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d3js-data-visualization

使用 d3.js 建立互動式自訂資料視覺化，包含圖表、圖形與網路拓樸。適用於需要精細控制視覺元素、轉場動畫與互動行為的場景。

training-data-curation

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。

MLOps Industrialization

一套將實驗性機器學習原型轉換為穩健、可發佈的 Python 套件之框架，採用 src 配置、混合架構與嚴謹的設定管理。

sql-pro

專業 SQL 代理，涵蓋現代資料庫系統、查詢優化、HTAP 環境及資料架構模式。精通效能調校、模式設計與分析工作負載。

example-data-processor

一個模組化的數據處理工具，用於清理、驗證和分析 CSV 檔案，支援自定義轉換及自動化依賴管理。

risk-based-testing

利用風險評估與優先級排序，將測試重點集中在最高風險區域。適用於規劃測試策略、配置測試資源或進行覆蓋率決策。

data-visualization

使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 創建專業數據可視化。包含圖表選擇指南、設計原則、無障礙標準及出版級圖表的代碼模板。

data-cleaning-pipeline-generator

為 pandas/polars/PySpark 生成數據清洗管道，處理缺失值、重複項、異常值、類型轉換及數據驗證。

python

Python 編碼助手，提供最佳實踐、PEP 8 風格檢查、使用 pytest 自動化測試以及 uv 依賴管理。

datarobot-model-deployment

用於部署、管理和監控 DataRobot 模型的工具，包含預測環境配置、冠軍/挑戰者模型工作流程以及部署操作。

test-reporting-analytics

高階測試報告與品質儀表板，提供 QE 指標、程式碼覆蓋率與部署就緒度分析，透過預測性洞察協助團隊進行數據導向的品質決策。

research-pipeline

端到端自動化研究代理：從想法生成、文獻綜述到實驗執行、對抗式審查循環與論文撰寫。