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為 AI 輔助開發工作流程提供自動化安全性驗證、RLS 強制執行、OWASP 合規性檢查與弱點掃描。
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自動化配置 SAST 與安全掃描。支援 Semgrep、SonarQube 及 CodeQL,適用於 DevSecOps、品質門禁管理與應用程式漏洞檢測。
專責 IDF (Information Display Frame) 類型的子代理,用於生成與審查 Java、TypeScript 及 Go 的 CQRS Query Side 實作。
一套管理 LLM 專案生命週期的框架,涵蓋評估任務模型契合度、架構設計、結構化輸出解析及代理輔助開發流程。
方法驅動的規劃工作流程,使用 zen-mcp 工具將任務分解為結構化的 plan.md 文件,並根據用戶的明確度與自動化需求進行適應性調整。
開發高品質 MCP (Model Context Protocol) 伺服器的指南,支援使用 Python 或 TypeScript 將外部 API 與服務整合至 LLM 工作流程中。
自動化質量保證循環工作流程,執行測試、驗證、修復循環,直到達到您的質量目標。
AI 驅動的 GitHub Actions 自動化,具備群體智慧工作流編排、智慧 CI/CD 管線管理及自主儲存庫維護功能。
全方位 Python 醫療 AI 工具包,用於臨床數據處理、醫學編碼轉換,以及開發用於 EHR、生理訊號和臨床預測任務的深度學習模型(如 RETAIN 與 Transformer)。
創意研究腦力激盪夥伴,用於探索跨領域連結、挑戰現有假設,並協助產生可驗證的科學假設。
根據 litellm 註冊表審核並同步 assets.py 中的支援 LLM 模型列表。
系統化 Kubernetes 疑難排解、Pod 診斷、叢集健康監控與事故回應指南。