摘要：
目錄頁面設置第0頁 【版塊/熱點/技術分析/機會分析】功能設計：數據來源：衡量市場情緒第1頁 【關注股票的技術/機會/風險分析】功能設計：第2頁 【盯盤及預測分析】功能設計：數據來源：第3頁 【關注股票的財務分析】功能設計：數據來源：第4頁 【投資/持倉分析】市場情緒：倉位建議：第5頁 【歷史回溯分
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https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master https://github.com/Prorise-cool/Claude-Code-Multi-Agent/tree/master Git Tree + Claude Code: 并行AI工作流
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如果你用過gaccode.com的產品，使用過這個安裝命令:npm install -g https://gaccode.com/claudecode/install --registry=https://registry.npmmirror.com 我剛試了一下這個地址：https://gacco
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目錄SkillsSkills 的關鍵特點Skills的結構建立不同的 Skills個人 Skills項目 Skills插件 Skills編寫 SKILL創建SKILL.md 文件Skills 如何工作學習網址AgentsPluginsHooks (鉤子） Anthropic 剛剛為 Claude 推
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目錄方案一：一個 Claude 寫代碼，另一個 iFlow或Claude 審查和測試方案二. 多倉庫檢出方案三：用 git worktree實施建議用無頭模式配合自定義腳本Claude Code 34條使用技巧學習資料 本文研究多CLI（Claude，iFlow等）協作方法 為了提升工作效率，更好的
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目錄WSL 命令升級并查看 WSL 版本Ubuntu 命令系統升級掛載fstab常用rsync同步命令常用npm命令nrm命令 (npm加速鏡像管理)下載并安裝deb包卸載deb包Claude 命令Claude 配置 APIHTTP代理設置常用命令Add MCPMCP服務器作用域添加MCP服務器常用
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CLI 是 Command-Line Interface 的簡稱，也就是 命令行界面，通俗來講就是用輸入命令的方式與計算機交互。可能大部分人都看到命令行很頭疼，感覺這些東西復雜又難記，不過其實還好啦，大部分選項參數設計的都蠻合理的，只要稍微理解它，你也可以成為 CLI 大師。 目錄AI編程常用的CL
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告別AI胡說八道！GitHub開源神器SpecKit來了！ 先去看看這個教程吧： 目錄spec-kit是什么？核心理念（SDD 四個關鍵詞）工作流：規范→規劃→任務SpecKit組成與目錄結構SpecKit典型適用場景安裝過程完整工作流程階段0：Build（構建）：項目初始化階段1：制定憲法 Con
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作為一個天天寫代碼的，GITHUB肯定是要經常訪問的，訪問不到怎么辦？ 方法一：Watt Toolkit 一個游戲加速軟件，還能訪問github https://steampp.net/ 方法二：科學的上網，在旁路由iStoreOS中安裝openclash 目錄步驟參考網站 步驟 先去下載一個最新的
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目錄 通達信官網軟件下載：https://www.tdx.com.cn/soft.html 幾個可用的tdx讀取程序 pytdx https://pytdx-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/installation/ https://tdxpy.readthedoc
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目錄 官方地址：https://plotly.com/dash/ Github 開源地址：https://github.com/plotly/dash Dash 官方文檔：https://dash.plotly.com/
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目錄數據模塊架構：數據庫用途規劃行動指南在NAS的Docker上部署TDengineNAS布署 PostgreSQL + TimescaleDBNAS布署Redis數據庫Grafana實現TDEngine完整的監控功能（尚未嘗試）在WSL中安裝DBeaverCE建表程序（init_db_monito
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以國金QMT為例： https://dict.thinktrader.net/nativeApi/code_examples.html?id=eWiBvg#獲取行情示例 PS Y:\myCode> & "C:/Users/John Cheng/AppData/Local/Programs/Pytho
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摘要：
目錄RAPIDS 在數據科學流程中的具體作用（分階段解析）：1. 數據加載與清洗（替代 Pandas/Numpy）2. 特征工程（替代 Scikit-learn 預處理）3. 模型訓練（替代傳統機器學習庫）4. 大規模數據處理（結合 Dask 分布式計算）5. 減少 “數據瓶頸”，提升迭代效率總結：
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ScreenCoder是什么 ScreenCoder ?ScreenCoder?? 是由香港中文大學團隊開發的開源項目，開源的智能 UI 截圖轉代碼系統，支持將任何設計截圖快速轉換為整潔、可編輯的 HTML/CSS 代碼。ScreenCoder用模塊化多智能體架構，結合視覺理解、布局規劃和代碼合成技
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感謝：https://blog.csdn.net/j8267643/article/details/151626900 目錄WSL下安裝AutoAgent?環境配置多模型配置示例方法一：使用one-api把ollama轉化為openai標準接口方法二：使用litellm作為代理來連接 ollama
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