生產力工程開發自動化
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一個智慧閘道,可分析、評分並將使用者請求路由至 27 個代理、27 個技能與 14 個 MCP,以優化 Claude Code 的執行效率。
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執行使用者參與數據的世代分析。識別留存趨勢、功能採用率、流失模式,並透過定量數據分析生成可執行的研究建議。
AI 視覺創意生圖提示詞生成工具,適用於海報、Banner、產品圖、社群媒體配圖等全場景視覺內容設計。
維護並更新 MassGen 模型註冊表,包含後端能力、模型元數據、定價結構以及新舊 AI 模型的上下文窗口配置。
維護結構化的 DEBUG_LOG.md 以記錄程式錯誤、除錯過程與解決方案,確保專案穩定性並累積技術知識。
透過 Context Engineering 原則,為 AI 代理程式初始化、生成並執行完整實作藍圖 (PRPs),實現軟體開發一次成功。
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。
提供識別、審查與管理由 GitHub Copilot 編碼代理在儲存庫中建立之提取請求 (PR) 的操作指南與技巧。
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操作 Railway 基礎設施:管理專案、服務、資料庫、物件儲存、部署、環境、變數、日誌及效能指標。
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自動化 GitHub 問題分類,透過分析程式碼庫驗證技術主張,並針對無效問題提供專家級的回應以進行關閉。