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共找到 155 個技能

工程開發生產力
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Anthropic Claude AI 模型,專用於高效編碼、長文本分析及 GUI 交互。

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生產力工程開發資料分析內容創作研究
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使用 Google Gemini 處理與生成多媒體內容。支援音訊轉錄、影像辨識、影片分析、PDF 解析及 AI 圖像生成,具備超長上下文窗口,適用於複雜的多模態 AI 任務。

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工程開發自動化
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building-ai-agent-on-cloudflare

使用 Cloudflare Agents SDK 在 Workers 上構建有狀態的 AI 代理。支援實時 WebSocket、持久化狀態管理、定時背景任務與工具整合,專為生產環境設計。

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工程開發資料分析自動化
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backend-rag-implementation

建立 RAG 系統以運用專有數據增強 LLM。包含向量資料庫整合、嵌入策略、混合搜尋及 FastAPI 後端的高級檢索模式。

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生產力工程開發自動化內容創作
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mls

基於 Apple Silicon 與 MLX 的本地機器學習推論服務,整合語音識別 (ASR)、語音合成 (TTS)、翻譯、圖像生成與視覺識別功能。

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工程開發自動化
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langgraph-workflows

掌握 LangGraph 多智能體編排。使用監管者-工作者模式、條件路由與狀態管理,構建具備容錯能力的複雜 AI 工作流。

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教育工程開發研究
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taide-botrun

高中國文學測解題助手,採用上下文工程(Context Engineering)與檢索增強生成架構,提供高準確度、具可解釋性的國學解題服務。

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生產力工程開發
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chatkit-frontend

使用 OpenAI ChatKit React 組件實現生產就緒的 AI 聊天介面。功能包含 hook 配置、流式傳輸、主題自定義、對話歷史與 Next.js 應用程式的自定義工具整合。

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工程開發自動化生產力
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supermemory

Supermemory 是 AI 代理的長期記憶基礎設施,提供持久上下文、用戶畫像及跨多模態知識庫的語義 RAG 搜尋功能。

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生產力自動化
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workiq

查詢 Microsoft 365 Copilot 獲取職場情報(電子郵件、會議、文件與團隊溝通),為您的 AI 助理提供組織背景資訊。

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工程開發生產力研究
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context-fundamentals

情境工程基礎指南:為 AI 代理優化 Token 預算、注意力機制及系統架構。

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工程開發生產力
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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。

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