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共找到 360 個技能

研究生產力內容創作
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撰寫 NSF、NIH、DOE、DARPA 和台灣國科會 (NSTC) 的競爭性研究計畫書。涵蓋機構特定規範、預算規劃、科學示意圖生成及合規性審查。

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工程開發生產力
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執行嚴謹的多階段 Fagan 檢查,以系統化方式解決持續存在、難以處理的程式錯誤與複雜的程式碼互動問題。

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生產力工程開發研究
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透過反向工程優質 GitHub 專案與開源方法論,建立高效能 AI 技能。

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工程開發生產力自動化
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一套結構化的檔案式待辦事項追蹤系統,用於管理技術債、協調程式碼審查工作流程,並直接在儲存庫內進行任務追蹤。

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工程開發自動化資料分析
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一個 AI 驅動的測試運營平台與 MCP 伺服器,提供自動化測試失敗分析、根因匹配 (RCA) 及 CI/CD 流水線的智能測試編排。

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工程開發生產力
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透過先進的上下文壓縮、結構化摘要與任務導向的狀態管理,為長期運行的 AI 代理會話優化效能並降低 Token 使用量。

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工程開發客戶支援自動化
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自動化 GitHub 問題分類,透過分析程式碼庫驗證技術主張,並針對無效問題提供專家級的回應以進行關閉。

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資料分析研究工程開發
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Python 網路分析與圖論工具集。適用於建立圖結構、分析網路關係、計算中心性與社區檢測,並支援合成網路生成與視覺化,廣泛應用於各類科學研究領域。

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教育研究生產力
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透過蘇格拉底式提問深入探討信念、挖掘隱藏假設、檢驗證據,並在不說教的情況下達成深層理解的思考框架。

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研究自動化工程開發
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透過 REST API、git fetch 和直接 URL 存取來還原已刪除或被強制推送 (force-push) 的 GitHub 提交內容、差異檔 (diffs) 和元數據的工具。

瀏覽: 142,385#github#git#forensics#recovery
內容創作市場行銷自動化
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管理 Google Search Console 索引狀態:追蹤索引進度、同步網站地圖與 GSC 數據、處理延遲並透過 Markdown 報表管理索引狀態與假陽性排除。

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生產力工程開發資料分析
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為新創公司打造的 AI 原生產品管理工具。具備自動化競品研究、基於 WINNING 模型的缺口分析、PRD 文件生成,並整合 GitHub Issues 進行信號驅動的優先級規劃。

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