內容創作工程開發生產力
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分析 Markdown 檔案以識別浪費 Token 的模式,並提供具體優化建議,以提高文件對 AI 的 Token 使用效率與清晰度。
基於 Notion 的推文效能追蹤系統,透過強化學習原理實現數據驅動的內容實驗與優化。
Anthropic Claude 整合模式:串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇(Haiku/Sonnet/Opus)、提示詞快取及 AI 工程成本管理。
分析 Claude Code 會話歷史,以識別效率低下的模式、優化 Token 使用量並建議工作流程改進。
用於在 Claude Code 和 Gemini CLI 擴展之間轉換及同步 AI 代理技能的通用 CLI 工具。
專為 LinkedIn 打造的 AI 貼文引擎,運用研究導向的鉤子與結構,協助創作者撰寫高互動率的專業內容、觀點分享與創始人更新。
結構化的 AI 引導式研究與市場驗證工具,專為新應用程式構想設計。自動化競品分析、技術可行性評估與 MVP 範圍界定。
為文件、技術規格與提案提供結構化的共同創作工作流程,引導使用者進行背景資訊匯集、協作式修訂與讀者檢核。
分析公開 LinkedIn 個人檔案與商業數據,建立精準潛在客戶名單,協助識別決策者、追蹤職涯異動並強化業務開發資料。
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從沙盒環境遠端控制無頭瀏覽器,進行自動化網頁瀏覽、資料擷取、表單互動及測試工作。