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共找到 137 個技能

工程開發生產力
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prompt-engineering-patterns

掌握先進的提示工程技術,以最大化生產環境中大型語言模型(LLM)的性能、可靠性和可控性。

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工程開發資料分析自動化
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Extract structured data from unstructured files (PDF, PPTX, DOCX...)

使用 LlamaExtract 實作從 PDF、DOCX 與 PPTX 等非結構化檔案中擷取結構化資料的解決方案,並透過 Pydantic 定義資料架構。

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工程開發自動化
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使用 LangChain 1.x 與 LangGraph 架構生產級 LLM 應用程式。實現狀態化 AI 代理、多步驟工作流程,並為複雜的對話與自動化任務建構自訂記憶系統。

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工程開發資料分析自動化
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massive-context-mcp

透過遞迴分塊、子查詢與聚合結果處理超過 1,000 萬 tokens 的大型檔案與程式碼庫,突破 LLM 上下文視窗限制。

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工程開發生產力自動化
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llmfit-advisor

分析本機硬體 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 並獲取最佳化的本機 LLM 模型推薦、量化設定與效能預估。

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工程開發資料分析研究
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rag-implementation

使用向量資料庫、語意搜尋與 LangGraph 構建生產級 RAG 系統,為 LLM 提供外部知識基礎。

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工程開發自動化資料分析
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memory-systems

指導代理人記憶系統的實作,比較主流框架(Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee),並設計用於跨會話知識保留的持久化架構。

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工程開發自動化
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agentic-workflows

構建企業級 AI 代理系統,支援 LangGraph、Anthropic/OpenAI/vLLM 與結構化輸出。具備串流傳輸、A2A 協定、Pydantic 驗證、向量記憶體與防幻覺機制,適用於複雜的多代理協作工作流。

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工程開發自動化
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langgraph

LangGraph 專家技能,專為構建具狀態、多角色 AI 代理工作流而設計,包含持久化、條件分支與 ReAct 模式。

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自動化工程開發生產力
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n8n

官方 n8n 工作流自動化支援,用於建構、除錯和擴展複雜的業務流程與 AI 驅動的整合。

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工程開發自動化
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nexau-agent

從零開始構建、配置與部署 NexAU Agent 的完整指南與開發框架,包含工具、提示詞與技能實現。

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教育工程開發研究
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taide-botrun

高中國文學測解題助手,採用上下文工程(Context Engineering)與檢索增強生成架構,提供高準確度、具可解釋性的國學解題服務。

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