工程開發生產力自動化
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使用圖表驅動開發 (DDD) 方法維護與同步統一影響圖,將技術架構與用戶價值連結。
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使用圖表驅動開發 (DDD) 方法維護與同步統一影響圖,將技術架構與用戶價值連結。
透過系統化的對話與評分機制釐清模糊的需求,確保在開發前產出高品質且可執行的產品需求文件 (PRD)。
使用 CodeQL 進行深入的程式碼安全性分析,支援跨程序資料流、汙染追蹤及多種語言的自動化漏洞偵測。
執行基於 Gradle 的 Java 測試,過濾失敗結果與關鍵統計數據,並提供精簡報告以簡化後端開發與除錯。
實作 AI 代理委派架構,保持主上下文簡潔,降低 Token 成本,並隔離專業基礎設施或 API 任務。
透過 S.E.E.D. 利基檢查、STREAM 6 層分析與惡魔律師反向思維,進行端到端的創業構想驗證並生成產品需求文件 (PRD)。
透過靜態與動態分析檢測密碼學程式碼中的時間側通道漏洞,支援多種程式語言。
Claude Skills 安全掃描工具,可檢測惡意代碼、數據洩露風險及未經授權的系統訪問,確保安裝安全。
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。
將瀏覽器原生 Proofreader API 整合至網頁應用,提供 AI 驅動的文本校正、語法檢查與語言支援,並包含受控的模型生命週期管理。
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。
實作生產級 AI 代理。包含 LangGraph、工具調用護欄、SSE 串流、情節記憶與 pgvector。提供反模式分析與修正代碼。