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ai-llm-patterns

Anthropic Claude 整合模式：串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇（Haiku/Sonnet/Opus）、提示詞快取及 AI 工程成本管理。

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FHIR API 開發指南，用於構建合規的醫療保健端點。包含資源驗證、編碼系統與標準錯誤處理。

tikz-flowchart

使用 LaTeX TikZ 建立專業技術圖表與流程圖，提供 Google Material 與 Anthropic 風格的標準化設計主題。

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對 WordPress 開發資料庫執行 SQL 查詢，用於資料檢查、問題排查及審計日誌分析。

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管理 Vibesafe 單元，透過加密雜湊檢查點，對 AI 生成的程式碼進行掃描、編譯、測試與驗證，確保生產環境的穩定性。

request-optimizer

一個智慧閘道，可分析、評分並將使用者請求路由至 27 個代理、27 個技能與 14 個 MCP，以優化 Claude Code 的執行效率。

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專案文件結構與模板標準化，涵蓋 README、API 文件、CLI 指南及目錄結構規範。

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Next.js React Server Components (RSC) 指南，涵蓋伺服器與客戶端組件邊界、數據獲取及組合模式。

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初始化並設定您的 Trigger.dev 專案。適用於安裝 SDK、建立設定檔、初始化專案目錄以及編寫第一個後台任務。

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透過 Context7 API 獲取 React、FastAPI、Next.js 等框架的即時技術文件、程式碼範例與開發指導。

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使用 TruLens 對 LLM 應用程式進行檢測、評估與監控的系統化工作流程，支援 LangChain、LangGraph 與 LlamaIndex 等框架。

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代碼搜索工具選擇器。自動在語義搜索 (claudemem) 與本地工具 (Grep/Glob) 之間切換，優化搜索效率、Token 使用與準確性。