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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。

rag-engineer

架構與優化生產級別的 RAG 系統。精通嵌入模型、向量資料庫、分塊策略及檢索管線，提升 LLM 應用的精確度。

obsidian-get

讀取 Obsidian 知識庫或筆記庫中特定筆記的全文內容。

anthropic-api

為構建 Claude API 生產級應用提供專家指導，涵蓋 SDK 使用、提示詞緩存、批量處理、串流傳輸、工具調用及成本優化策略。

citation-management

全面的文獻引用管理工具：搜尋 Google Scholar 與 PubMed，從 DOI、PMID 或 arXiv 提取元數據，驗證引用準確性，並生成格式正確的 BibTeX 條目。

excel-export-validator

驗證客戶回饋分析工具的 Excel 匯出檔，確保 7 個檢視頁面、36 個欄位及專業格式正確無誤。保證客戶交付產物的零錯誤標準。

discovery.problem_framing

在開始解決方案前，定義核心客戶問題、證據與成功假設，確保產品發現階段的工作具備數據基礎。

article-analysis

分析並總結網路文章、新聞通訊及部落格內容，自動產出結構化 Markdown 報告。適合內容整理、知識管理與研究分析。

common

HealthSim 跨產品數據持久化、SSN 實體關聯及 DuckDB 資料庫操作的基礎設施。

gdoc

使用 curl 從公開分享的 Google 文件中可靠地讀取並提取內容，確保獲取完整文件。

transcribee

使用高精度說話者分離技術轉錄 YouTube 影片與本地影音檔案，提供適合 AI 分析的結構化文字輸出。

sequential-thinking

結構化推理工具，用於複雜問題分解、分步分析、一致性驗證以及帶有置信度評分的證據合成。