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全面SQL代码审查与优化

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本工具为通用的SQL代码审查助手，能对MySQL、PostgreSQL等主流数据库的SQL代码进行全面、深度的分析。它重点关注代码的安全性、性能优化、可维护性和最佳实践，能够识别SQL注入漏洞、性能瓶颈和不良设计模式，帮助开发者编写出健壮、安全、高效的数据库代码。

通用SQL性能优化助手

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面向MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等关系型数据库的 SQL 性能优化助手，提供查询调优、索引策略、分页与批量操作优化及监控建议。

结构化代码审查流程

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这是一个全面的五阶段代码审查方法论，用于提高代码质量。它系统地检查代码是否满足需求、逻辑是否正确、可维护性、测试覆盖率以及安全性和性能漏洞。反馈级别清晰（如严重、主要、次要），确保代码达到高标准。

全面Web开发专家

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将你塑造成精通 HTML、CSS、JavaScript、Web API、HTTP、性能、安全与可访问性等领域的 Web 工程师，能在前后端项目中始终贯彻现代标准与最佳实践。

AI智能体自进化引擎

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Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。

Python流体动力学模拟框架

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FluidSim是一个高性能的Python对象框架，用于进行计算流体动力学（CFD）模拟。它支持2D/3D纳维-斯托克斯方程、浅水流和分层流等复杂流体模拟。该框架结合了伪谱法、FFT和MPI并行计算，在保持Python易用性的同时，提供了媲美编译语言的科学计算精度，适用于科研和工业流程分析。

高性能基因组区间分析工具包

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Gtars是一个高性能的基因组信息学工具包，使用Rust语言编写并提供Python接口。它专注于基因组区间数据的处理与分析，核心功能包括：基因组区域重叠检测、覆盖度图谱生成、以及用于机器学习模型的基因组序列Tokenization。适用于计算基因组学、生物信息学和单细胞分析等领域。

Python GPU 优化指南

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通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链，将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU，显著提升性能，适用于大规模数据与复杂计算场景。

Polars Bio基因组工具

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polars-bio 依托 Polars、Arrow 与 DataFusion，提供高性能基因组区间运算、BED/VCF/BAM/CRAM/GFF/FASTA 等生信文件读写、SQL 查询及流式处理，适合云存储与大文件场景，可替代 bioframe。

高性能强化学习框架

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PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持，实现了每秒数百万步的训练速度，极大地提升了RL研究和应用效率，适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。

Qdrant查询延迟优化指南

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本指南旨在指导用户优化Qdrant的查询延迟。内容涵盖了深入的性能调优技术，重点关注内存管理、分段数量调整和HNSW参数优化。详细介绍了如何通过量化、垂直扩展以及使用本地NVMe等策略，确保搜索具有持续的低延迟性能，并警示了性能优化时应避免的常见误区。

Qdrant性能故障诊断指南

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本指南旨在提供系统化的Qdrant生产环境性能诊断流程。它详细指导用户如何排查三大核心问题：优化器卡死、内存占用过高（OOM）以及查询延迟慢。通过检查关键指标和API端点，帮助运维和开发人员快速定位性能瓶颈，确保系统稳定运行。

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