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一個受強化學習啟發的 YouTube 績效追蹤工具,透過系統化記錄來優化縮圖、標題與影片鉤子。
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一個受強化學習啟發的 YouTube 績效追蹤工具,透過系統化記錄來優化縮圖、標題與影片鉤子。
一套標準化工作流程,用於將原始 PM 筆記、工作坊內容或初稿轉化為經過驗證且符合儲存庫規範的 AI 技能。
透過 XML 安全工作流編輯 PowerPoint 檔案。支援佈局分析、投影片映射、程式化複製與排序、並行 XML 內容編輯,以及清理孤立資源並重新封裝為有效的 PPTX。
用於管理基於 MCP 的研究、文件查詢以及在外部搜索工具與插件支援的記憶系統之間進行協調的技能。
為複雜功能提供的多階段開發工作流程,包含研究、規劃、實作與審查機制。
全面的多維度代碼審查技能,針對正確性、安全性、性能、設計和可訪問性提供優先排序的可操作反饋。
從 DeepEar Lite 平台獲取即時金融訊號、傳導鏈推理及市場信心指標,協助 AI 代理進行深度市場分析。
評估、審核並構建具有高品質設計、符合無障礙標準及設計系統規範的生產級前端介面。
一套系統化的程式碼審計框架,用於識別軟體專案中的技術債、安全漏洞、無效程式碼及程式碼品質問題。
使用 pygount 分析程式碼庫統計資料:程式碼行數 (LOC)、語言分佈及程式碼與註解比例。
Lovable 風格 AI 開發工作流程控制器。透過調度專門的子代理,即時生成優質、多頁面且具備動畫效果的應用程式。無需冗長提示,直接啟動開發。
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。