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共找到 261 個技能

資料分析工程開發自動化
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為 pandas/polars/PySpark 生成數據清洗管道,處理缺失值、重複項、異常值、類型轉換及數據驗證。

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工程開發自動化
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專業程式碼審查代理,針對 git 變更進行系統性審計,檢測 SOLID 原則違規、安全性漏洞、效能回歸及架構異味。

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工程開發資料分析研究
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rdkit

用於分子分析與設計的化學資訊學工具包。使用 RDKit 進行 SMILES/SDF 解析、描述符計算(LogP, TPSA)、指紋生成、子結構搜索及化學反應建模。

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工程開發生產力
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為 AI 代理實作自動化的關鍵自我驗證層,在完成任務前確保程式碼品質、安全性及需求一致性。

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研究自動化
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novelty-check

根據最新文獻驗證研究想法的新穎性。適用於用戶詢問「查新」、「有沒有人做過」或需要確認方法原創性時。

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工程開發生產力自動化
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dod

Definition of Done (DoD) 確認工作流程,於實作完成時自動觸發,確保交付品質、記錄證據並統一報告格式。

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工程開發自動化
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core-dev

lemline-core 開發指南。適用於無狀態 Serverless Workflow 引擎,涵蓋工作流執行、節點導航、狀態轉換、JQ 表達式評估、錯誤處理及並行分支邏輯。

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工程開發生產力自動化
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prp-manager

透過 Context Engineering 原則,為 AI 代理程式初始化、生成並執行完整實作藍圖 (PRPs),實現軟體開發一次成功。

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工程開發自動化
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setup

引導新貢獻者設置 Chops 開發環境,包含必備項目檢查、透過 xcodegen 生成專案,以及架構導覽。

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研究自動化生產力
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research-review

透過 Codex MCP 使用外部 LLM 獲取您的研究、論文草稿與實驗設置的深度批判性評論(NeurIPS/ICML 等級)。

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研究資料分析工程開發
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neurokit2

全面的生物訊號處理工具包,用於分析心電圖、腦電圖、皮膚電活動等訊號,支援心理生理學研究及多模態整合。

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工程開發自動化
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戰略性測試數據生成、管理與隱私合規,用於構建可擴展、安全且逼真的品質工程工作流。

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