工程開發生產力
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從業務背景識別並記錄客戶問題 (CP)。適用於開始需求工程或利益相關者僅描述解決方案而非問題時。這是 Problem-Based SRS 方法論的第 1 步。
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從研究報告到成品 PDF 的全自動論文寫作流水線。
透過語言伺服器 (LSP) 進行精確的語意程式碼分析。支援 Python, Rust, Go, TypeScript/JS 與 Java,提供定義跳轉、引用查詢、實作查找、檔案大綱與全專案重構功能。
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LangGraph 專家技能,專為構建具狀態、多角色 AI 代理工作流而設計,包含持久化、條件分支與 ReAct 模式。
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為 HASH 工作區中的 Rust crate 生成並查看文檔,以分析 API、模組結構與組件關係。
將複雜的開發需求拆解為可執行的任務序列,並針對多代理環境進行委派分析。
專案單一檔案 HTML/CSS/JS 簡報系統的技術規格與結構指南。
輕量級 MCP (Model Context Protocol) 連接處理器,支援 stdio、SSE 與串流式 HTTP 傳輸,實現順暢的伺服器整合。
嚴謹的研究技能,透過 WebFetch 與內容分析強制執行來源驗證,以防止引用虛構內容。
維護結構化的 DEBUG_LOG.md 以記錄程式錯誤、除錯過程與解決方案,確保專案穩定性並累積技術知識。