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openrouter-trending-models

獲取並分析 OpenRouter 熱門程式設計模型。適用於選擇審查模型、優化 AI 成本，並透過即時定價與上下文視窗數據掌握 AI 編碼趨勢。

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使用 markitdown 將各種文件、媒體和網頁內容轉換為 Markdown，非常適合大型語言模型處理和文字分析。

ralph

將 Markdown 格式的產品需求文件 (PRD) 轉換為 Ralph 自主 AI 代理系統所需的 prd.json 結構，以實現可重複且具備上下文意識的軟體開發。

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將 PRD 轉換為 ralph-tui 自主執行所需的任務 beads，包含品質閘控與依賴關係管理。

wiki-llms-txt

自動產生 llms.txt 與 llms-full.txt 檔案，為專案文件提供人工智慧友善的閱讀格式與專案上下文。

playwright-best-practices

提供編寫 Playwright 測試的最佳實踐指南，包含定位器策略、斷言規範及 CI/代理集成建議。

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同步並維護儲存庫中的 CLAUDE.md 與 README.md 文件層級，確保 AI 代理程式擁有即時且一致的上下文資訊。

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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。

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根據研究敘述、實驗數據與審稿結論，自動生成結構化的學術論文大綱。

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架構多代理系統以突破上下文限制，運用監督者、群體與分層模型等模式來管理複雜工作流程。

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使用 Playwright 測試本地 Web 應用程式的工具組，支援伺服器生命週期管理、自動化 DOM 檢測與瀏覽器自動化工作流程。

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生成專業的產品需求文件 (PRD)，並為自主開發週期規劃功能架構。