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工程開發資料分析自動化
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高效能文件智慧程式庫,可從 91 種以上檔案格式中提取文字、表格、程式碼與後設資料,並支援 OCR 與 LLM 格式輸出。

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資料分析工程開發自動化
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使用 Great Expectations、dbt 測試與資料合約實作生產級資料品質驗證,確保資料管線的可靠性。

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工程開發自動化
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部署並管理 Railway 資料庫服務(Postgres、Redis、MySQL、MongoDB),並提供自動化配置與環境變數連結。

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資料分析工程開發
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使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 創建專業數據可視化。包含圖表選擇指南、設計原則、無障礙標準及出版級圖表的代碼模板。

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工程開發資料分析自動化
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將自然語言查詢轉換為安全且最佳化的 SQL。透過資料庫架構感知與參數化查詢生成,自動化資料庫互動過程。

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工程開發生產力資料分析自動化
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qras

基於 Qdrant 和 Ollama 的本地 RAG 語義記憶系統。適用於高效檢索工作區文件、筆記、決策記錄與用戶偏好,提供精確的向量語義搜索。

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工程開發自動化資料分析
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高階測試報告與品質儀表板,提供 QE 指標、程式碼覆蓋率與部署就緒度分析,透過預測性洞察協助團隊進行數據導向的品質決策。

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工程開發資料分析自動化
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為 GA4 與 GSC 分析數據提供提取、緩存與處理的最佳實踐模式,並整合 MCP 伺服器操作。

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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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dynamodb

AWS DynamoDB 工程助手,專注於架構設計、查詢優化、單表模式與使用 Boto3 及 AWS CLI 的基礎設施管理。

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資料分析工程開發自動化
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載入並預處理保險保單週度 CSV 資料,支援自動化週期檢測、多週載入、資料驗證與清理。

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自動化內容創作研究
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自動化每日米蘭新聞簡報工具,整合天氣、罷工資訊、國際/AI/義大利新聞及活動抓取。支援 SQLite 去重、RSS/API 源管理與 AI Agent 排程調度。

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