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為 Python 代碼提供 6 階段唯讀分析的工作流程,根據專案類型(從 POC 到開源)檢測設計原則違規、程式碼異味並建議現代化改善方案。
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分析本機硬體 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 並獲取最佳化的本機 LLM 模型推薦、量化設定與效能預估。
根據暫存區的 git diff 自動生成符合 Conventional Commits 規範的清晰提交訊息。
進階提示詞改寫與優化服務。分析提示詞的清晰度、具體性與結構,提供可執行的優化建議、多種變體選項,並教授提示工程的最佳實踐。
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一個 AI 驅動的測試運營平台與 MCP 伺服器,提供自動化測試失敗分析、根因匹配 (RCA) 及 CI/CD 流水線的智能測試編排。
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Atlassian Jira 的互動式命令列工具,可直接從終端機進行議題管理、衝刺追蹤與單據工作流操作,大幅提升開發效率。
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應用有效的軟體品質諮詢實踐。適用於諮詢 QA 策略、為開發團隊提供建議,或建立永續的品質工作流程。