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系統性效能工程：基準測試、效能分析、瓶頸診斷，以及基於實證的應用程式最佳化指導。

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使用向量資料庫、語意搜尋與 LangGraph 構建生產級 RAG 系統，為 LLM 提供外部知識基礎。

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操作 Railway 基礎設施：管理專案、服務、資料庫、物件儲存、部署、環境、變數、日誌及效能指標。

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分析 AppWorld 任務失敗原因，提取具體的 API 模式並生成帶有實作程式碼範例的可執行劇本要點。

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用於 LLM 後訓練（SFT/DPO/RLHF）的高品質數據集策劃指南，涵蓋數據格式、品質過濾與收集策略。

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使用 scikit-learn 進行經典機器學習。適用於分類、迴歸、分群、降維、資料預處理、模型評估，以及構建 Python 機器學習流程。

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使用 CodeQL 進行深入的程式碼安全性分析，支援跨程序資料流、汙染追蹤及多種語言的自動化漏洞偵測。

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獲取並匯總最新的 Rust 社群新聞，包含官方部落格更新、生態系統進展與 Rust 基金會報告。

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分析您的產品與代碼庫，識別、篩選並排序高潛力業務潛在客戶，並提供可執行的開發策略。

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自動化 CI/CD 事故響應與 GitHub Actions 管道失敗分析。提供安全的修復建議，並協助解決構建與測試錯誤。