客戶支援研究
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客戶問題與調查研究工具,提供多來源資訊整合、事件追蹤、帳戶歷史紀錄查詢,並包含來源標註與信賴度評分。
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安全地執行、測試並驗證文件中的命令,支援真實輸出擷取、效能追蹤與 Git 安全協定。
透過價值、易用性、可行性與營運可行性四個維度,利用多角度批判性思維對現有產品功能進行風險假設評估與壓力測試。
透過智慧符號索引、領域分塊與架構層過濾,實現代碼庫的高效率導航。在探索或開發複雜系統時,可減少 60-95% 的 Token 使用量。
探索並配置 Redpanda Connect 元件(如輸入、輸出、處理器),以建構高效的串流資料管線。
自動化每日米蘭新聞簡報工具,整合天氣、罷工資訊、國際/AI/義大利新聞及活動抓取。支援 SQLite 去重、RSS/API 源管理與 AI Agent 排程調度。
透過引入程式碼變異並測量殺死率,驗證測試套件的有效性並找出薄弱斷言。對於證明測試能真正捕捉錯誤,而非僅僅滿足覆蓋率指標至關重要。
輕量級 MCP (Model Context Protocol) 連接處理器,支援 stdio、SSE 與串流式 HTTP 傳輸,實現順暢的伺服器整合。
透過反向工程優質 GitHub 專案與開源方法論,建立高效能 AI 技能。
專業 SvelteKit 部署指南,涵蓋生產環境建置、靜態/Node/Cloudflare 適配器、Vite 配置及函式庫開發最佳實踐。
使用 AI 自動化技術,將 CSV 或 JSON 資料轉換為適合學術出版的高品質統計圖表。
從網頁中提取 WebGL/Canvas/Shader 特效代碼,進行反混淆處理並移植為獨立的原生 JavaScript 專案。