工程開發生產力自動化
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面向 AI 輔助開發的虛擬任務管理系統。透過精準的上下文注入,高效管理任務生命週期、依賴關係及測試驅動開發 (TDD) 工作流。
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面向 AI 輔助開發的虛擬任務管理系統。透過精準的上下文注入,高效管理任務生命週期、依賴關係及測試驅動開發 (TDD) 工作流。
MoonBit 開發指南,涵蓋專案架構、模組化佈局、編譯工具鏈與測試最佳實踐。
用於將任務分發給專業背景代理的智能編排系統,具備基於性能的路由與執行追蹤功能。
透過分析 Git 差異自動將技術文件與程式碼變更保持同步。
WebGL 1.0/2.0 開發專家指南:涵蓋 GLSL 著色器、3D 圖形、GPU 編程、渲染管線、緩衝區及 Web Canvas 效能優化。
使用專用的 erk exec 指令管理 PR 審查工作流程、解決討論串並處理討論留言。
AI 驅動的自動化文件生成引擎,可從程式碼庫自動分析並產生 C4 架構圖、技術規格書與程式碼分析。
建立 RAG 系統以運用專有數據增強 LLM。包含向量資料庫整合、嵌入策略、混合搜尋及 FastAPI 後端的高級檢索模式。
使用 Chrome DevTools MCP 和 AI 視覺模型進行 UI 測試、設計一致性驗證及瀏覽器除錯。
PyTorch Lightning 深度學習框架技能:自動化模型訓練、多 GPU 編排、數據管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分散式訓練策略。
自動化 Terraform 和 OpenTofu 基礎設施到 Pulumi 的遷移,處理狀態映射、供應商安裝及 HCL 程式碼轉換。
實作 shadcn/ui 元件:包含安裝、Vite/TanStack Router 設定、CLI 指令管理及 Tailwind CSS 整合。