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研究自動化
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根據最新文獻驗證研究想法的新穎性。適用於用戶詢問「查新」、「有沒有人做過」或需要確認方法原創性時。

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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
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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。

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研究生產力工程開發
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透過 Pollinations 文字 API 結合 Gemini 與 Perplexity 等搜尋增強模型,取得即時且具備網路參照的精準研究答案。

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工程開發自動化生產力
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先進的上下文工程系統,用於協調 AI 代理、記憶體管理和 Token 優化,以提升長期持久性和專案智慧。

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生產力自動化教育
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LifeOS

一套基於 GTD 方法論的個人生活操作系統,整合 Todoist 任務管理、Logseq 生活追蹤與 AI 數據分析,實現高效的時間與習慣管理。

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工程開發自動化生產力
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Claude Code 的自主多代理協調框架,具備記憶驅動工作流程、優先並行執行、基於亞里斯多德原則的拆解與多階段品質把關。

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工程開發自動化
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為 AI 開發代理設計的嚴謹程式碼審查接收機制,強調技術驗證與實際檢查,避免盲目同意。

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工程開發生產力自動化
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管理 Git 工作樹以進行並行功能開發。根據 Langstar 的問題驅動工作流程,自動化環境設置、分支層級執行與工作區清理。

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工程開發自動化
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以小型、可驗證的批次執行實作計劃,並在每個階段設置回饋暫停點,以防止偏離目標並確保代碼品質。

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生產力工程開發
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透過命令列同步、管理並編譯 Overleaf LaTeX 專案。支援專案拉取、推送、雙向同步,以及 PDF 和 arXiv 提交用 .bbl 檔案下載。

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工程開發研究生產力
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透過 S.E.E.D. 利基檢查、STREAM 6 層分析與惡魔律師反向思維,進行端到端的創業構想驗證並生成產品需求文件 (PRD)。

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