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共找到 645 個技能

工程開發自動化生產力
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自動化建立 GitHub 草稿合併請求,並強制執行約定式提交規範與嚴格的驗證工作流程。

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研究教育內容創作
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撰寫並格式化科學論文。支援 IMRAD 結構、常見引用格式(APA, AMA, Vancouver)及標準報告規範(CONSORT, STROBE, PRISMA)。

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工程開發生產力
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構建具有獨特風格、生產級品質的前端介面與網頁元件,強調高美學品質,並避免通用的人工智慧設計模式。

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生產力工程開發自動化
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透過 Atlassian MCP 管理 Jira 工單。支援搜尋、建立、更新、狀態轉換與衝刺任務管理,並自動偵測工作區設定。

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工程開發資料分析研究
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獲取並分析 OpenRouter 熱門程式設計模型。適用於選擇審查模型、優化 AI 成本,並透過即時定價與上下文視窗數據掌握 AI 編碼趨勢。

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工程開發內容創作市場行銷自動化
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seo-optimizer

為網頁應用程式提供的全面 SEO 優化工具。執行自動化網站稽核、Meta 標籤管理、結構化資料實作,以及針對 Next.js、Astro、React 和靜態網站的技術效能分析。

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工程開發生產力自動化
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opsx

一套規範驅動的工作流程管理系統,用於結構化的開發生命週期管理,涵蓋提案、規劃、實作及歸檔階段。

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工程開發自動化
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web-shader-extractor

從網頁中提取 WebGL/Canvas/Shader 特效代碼,進行反混淆處理並移植為獨立的原生 JavaScript 專案。

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工程開發自動化
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flyio

管理 Fly.io 邊緣基礎設施:透過 Fly.io Machines API 部署應用、擴展機器、配置儲存卷、密鑰與網路。Python 編寫,無外部依賴。

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工程開發自動化
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vercel-deploy

將應用程式立即部署至 Vercel。支援預覽與正式環境部署、自動框架偵測,並提供備用指令碼執行功能,以實現無縫的專案發佈。

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工程開發資料分析自動化
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massive-context-mcp

透過遞迴分塊、子查詢與聚合結果處理超過 1,000 萬 tokens 的大型檔案與程式碼庫,突破 LLM 上下文視窗限制。

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工程開發資料分析自動化
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dlt-skill

建立、管理與除錯 dlt (data load tool) 資料管線,將資料從 API、資料庫及自訂來源匯入 DuckDB、BigQuery 或 Snowflake 等目標。

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