生產力工程開發研究
semantic-compression
積極精簡輸入內容中的語法結構與冗餘文字,在保留核心語義的同時優化 LLM 的 Token 使用效率。
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積極精簡輸入內容中的語法結構與冗餘文字,在保留核心語義的同時優化 LLM 的 Token 使用效率。
基於 Notion 的推文效能追蹤系統,透過強化學習原理實現數據驅動的內容實驗與優化。
Epsimo AI 平台開發套件與 CLI,支援建立具有持久化狀態、虛擬資料庫、串流對話及 React UI 套件的智慧代理。
全端應用程式建構編排器,分析自然語言需求以決定技術堆疊、建立專案架構並協調各領域專業代理人。
將效能分析資料綜合為具體建議及有據可依的技術決策。
使用 BigCode Evaluation Harness 評估代碼生成模型。包含 HumanEval、MBPP 和 MultiPL-E 等基準測試,並提供多語言編碼模型的 pass@k 指標評估。
強制執行嚴格的實證調試工作流程,利用結構化觀察、假設檢驗和因果驗證,消除技術調查中的推測。
提取並記錄真實的寫作語氣。為 AI 訓練、代筆寫作及品牌一致性建立詳盡的語氣指南。
Solana 開發整合式技能中心,具備多代理協調、漸進式技能載入,並深度整合 Anchor、Token-2022、DeFi 協議與安全審計功能。
AI 食物熱量與營養計算器。透過視覺識別辨識餐點,自動計算卡路里及營養素,並結合內建營養資料庫提供健康建議。
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具備工作階段追蹤功能的番茄鐘計時器,透過本地 SQLite 資料庫紀錄工作歷程,提供生產力數據分析與個人化工作效率洞察。