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positron-qa-verify

自動化生成 Positron 錯誤修復與功能驗證指南，透過分析 GitHub issues 與 PR 來簡化測試流程。

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為複雜軟體專案建立強健、可擴展且易於維護的技術實作計畫。

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透過 Codex MCP 使用外部 LLM 獲取您的研究、論文草稿與實驗設置的深度批判性評論（NeurIPS/ICML 等級）。

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提供建立 agents.md 檔案的標準化模板與指南，為 AI 程式開發助手提供專案專屬的內容背景。

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Shipany AI SaaS 樣板官方文件輔助技能。提供 Next.js 15、Drizzle ORM、NextAuth 與支付整合的專家指導。

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使用 Tavily API 進行進階網路搜尋、內容提取與網站爬取，為 AI 代理研究與數據收集進行優化。

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透過捕捉瀏覽器流量 (HAR 檔案) 進行網路 API 逆向工程，並自動產生可用於自動化與資料擷取的 Python API 客戶端。

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自動生成結構化且符合生產環境要求的 Python pytest 測試套件。

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開發週期 Gate 2 技能，用於驗證可觀測性實作，包含結構化日誌、OpenTelemetry 追蹤及儀表覆蓋率，且不修改程式碼。

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用於 LLM 後訓練（SFT/DPO/RLHF）的高品質數據集策劃指南，涵蓋數據格式、品質過濾與收集策略。

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