資料分析工程開發研究
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使用 matplotlib 和 seaborn 建立可發表等級的圖表與視覺化,並可在任何 LLM 環境下本地運行。
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使用 matplotlib 和 seaborn 建立可發表等級的圖表與視覺化,並可在任何 LLM 環境下本地運行。
使用 pygount 分析程式碼庫統計資料:程式碼行數 (LOC)、語言分佈及程式碼與註解比例。
支援 Claude、GPT、Gemini 與 Ollama 的多模型 LLM 整合方案。包含 API 對接、提示工程、Token 管理及模型中立的編排架構。
部署隔離的開發容器,包含網頁版 VSCode、VNC 以及透過 Traefik 或 Cloudflare Tunnels 自動設定的應用程式路由。
用於結構化、多深度代碼庫探索的元技能,包含架構分析、快速結構概覽以及深入研究的文檔工作流程。
用於提交前與部署前檢查的自動化代碼品質驗證工具,涵蓋 TypeScript、建置與 lint 檢查。
生成生產就緒的 Kubernetes 資訊清單(包含 Deployment、Service、CRD 等),並內建驗證機制。
使用 LLVM XRay 追蹤 Rspack Rust 函式呼叫,用於效能分析、故障排除及視覺化執行流程。
使用 Graphviz 產生專業專利風格的技術圖表,包括流程圖、系統架構圖和方塊圖,並支援自動編號。