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共找到 156 個技能

資料分析工程開發
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polars

高性能 Python 與 Rust 記憶體內 DataFrame 函式庫。支援延遲計算、平行處理,並使用 Apache Arrow 引擎,適用於高效 ETL、數據處理及加速 pandas 工作流。

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工程開發自動化生產力
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一套管理 LLM 專案生命週期的框架,涵蓋評估任務模型契合度、架構設計、結構化輸出解析及代理輔助開發流程。

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工程開發自動化
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自動化 lading 效能最佳化的提交流程,包含分支管理、git 提交與 Pull Request 建立。

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工程開發生產力
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docstring

根據 PyTorch 慣例與 Sphinx 格式,自動生成或更新函數與方法的 docstring 文件說明。

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研究資料分析生產力
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透過 arXiv、PubMed、IEEE、Scopus、ACM 與 Semantic Scholar 搜尋、定位並檢索學術論文。

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資料分析生產力工程開發
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分析與稽核 Excel 試算表,以釐清邏輯、識別公式錯誤、偵測風險,並為遺留或未知的檔案產生文件說明。

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工程開發自動化資料分析
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ReasoningBank Intelligence

透過 ReasoningBank 實現代理程式的自適應學習,進行模式識別、策略優化與持續改進。

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工程開發客戶支援自動化
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hive

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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工程開發研究
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搜尋並參考 Chromium 文件,包含設計文件、API 與開發指南。適用於定位、瀏覽或學習 Chromium 程式碼庫中的架構、GPU、網路、安全性與測試概念。

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工程開發資料分析研究
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llmemory 文件儲存與搜尋入門:涵蓋安裝、pgvector 資料庫設定、文件導入、混合/語義檢索,以及具備多租戶支援的 RAG 系統建構。

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工程開發自動化
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專注於 Trigger.dev 背景任務與 AI 工作流的專家助手,協助開發、設計與優化高可靠性的非同步 TypeScript 任務架構。

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資料分析工程開發自動化
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載入並預處理保險保單週度 CSV 資料,支援自動化週期檢測、多週載入、資料驗證與清理。

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