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專案專屬的架構指南模板,提供生產級 AI 應用程式的標準化結構、代碼模式、測試要求及部署工作流程。
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使用 LangChain 1.x 與 LangGraph 架構生產級 LLM 應用程式。實現狀態化 AI 代理、多步驟工作流程,並為複雜的對話與自動化任務建構自訂記憶系統。
影片內容全鏈路處理管線,將原始錄影自動轉化為逐字稿、觀點摘要、短影片切片及完整文章。
PAI 的實體合成橋樑。生成藍圖、3D 列印代碼、雷射切割 SVG 路徑以及 CNC 加工 G-Code,將代理設計轉化為實體硬體。
專為協調系統設計的決策代理,用於處理複雜的架構選擇、任務規劃與錯誤排除。
擷取 YouTube 與 Bilibili 影片字幕,支援自動摘要、問答與資訊提取,基於 yt-dlp 實作。
為 LangChain 應用程式提供統一介面,整合並管理 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 與 Bedrock 等 LLM 聊天模型服務。
透過可配置的 YAML 模板將內容轉換為特定的語音配置、語氣或風格,以確保品牌與敘事輸出的一致性。
將複雜資訊轉換為結構化的學習筆記、總結與練習題,協助高效學習與知識記憶。
面向 AI 輔助開發的虛擬任務管理系統。透過精準的上下文注入,高效管理任務生命週期、依賴關係及測試驅動開發 (TDD) 工作流。
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基於 Qdrant 和 Ollama 的本地 RAG 語義記憶系統。適用於高效檢索工作區文件、筆記、決策記錄與用戶偏好,提供精確的向量語義搜索。