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find-reviewable-pr

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根据优先级筛选 .NET MAUI 及文档仓库中待审阅的拉取请求，综合考量里程碑、紧急程度、合作伙伴与社区贡献等因素，自动化推荐需关注的代码变更，提升审查效率与协作响应速度。

find-todos

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在代码库中系统性地扫描 Markdown 文档、Nextflow 脚本和配置文件，精准定位 TODO 与 FIXME 注释，按紧急程度、文件类型和上下文进行多维分类，并输出结构化报告与分阶段实施建议，助力技术债务识别与开发优先级决策。

finding-agents

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根据名称、标签或模糊查询定位服务器内的其他智能体，支持按条件筛选并获取其详细信息，常用于跨智能体记忆迁移或识别特定功能代理。

finding-arbitrage-opportunities

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实时监测并识别加密货币市场中的套利机会，覆盖中心化交易所、去中心化交易所及跨链场景，支持价差扫描、三角套利路径发现、多平台价格比对及净收益测算，兼顾交易费用、滑点与链上成本，为量化策略提供可执行的盈利信号。

finding-duplicate-functions

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面向代码库语义重复审计，自动识别功能意图相同但命名或实现不同的函数，尤其适用于大语言模型生成的代码中因缺乏复用而产生的冗余逻辑，通过分阶段提取、领域聚类与细粒度语义比对，精准定位可合并的高价值重复项。

finding-security-misconfigurations

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自动识别基础设施即代码、应用程序配置及系统设置中的安全配置缺陷，覆盖云环境模板、配置文件和系统参数，依据安全基线比对并输出带风险等级的详细报告与修复建议。

fine-tuning-axolotl

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提供面向大语言模型微调的全流程技术支持，涵盖 YAML 配置生成、100 余种模型适配、LoRA/QLoRA 参数高效训练，以及 DPO/KTO/ORPO/GRPO 等对齐算法实现，同时支持多模态数据与分布式训练优化。

fine-tuning-llama-factory

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提供大语言模型高效微调的一站式解决方案，支持无代码 WebUI 操作、百种以上开源模型适配、多精度量化 LoRA 微调及多模态扩展能力，覆盖从入门配置到高级训练的全流程技术指导。

fine-tuning-peft

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实现大语言模型的高效微调，仅需训练极少参数即可适配新任务，在有限显存下支持7B至70B级模型的快速迭代与多任务并行部署。

fine-tuning-unsloth

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提供超高速大模型微调能力，支持 LoRA 与 QLoRA 优化技术，在保持精度的同时显著降低显存占用，加速训练过程，兼容 Llama、Mistral、Gemma、Qwen 等主流开源模型。

finishing-a-development-branch

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完成功能开发后执行测试验证与代码质量检查，自动运行格式化、静态分析及类型检查并修复问题，进行自我审查后推送分支并创建合并请求，处理可能的冲突与持续集成反馈，确保通过所有检测流程。

finishing-a-development-branch

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完成开发分支的集成决策，验证测试通过后提供合并、创建拉取请求、保留或丢弃分支的标准化选择，执行所选操作并清理工作树，确保代码整合过程安全可控。

finite-horizon-lqr

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通过动态规划求解有限时间域线性二次调节问题，生成时变状态反馈增益序列，支持模型预测控制框架下的实时最优控制决策，适用于具有线性动力学和二次成本结构的系统。

finlab

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自动执行台股量化交易策略的回测与分析，涵盖数据获取、因子构建、组合优化及绩效评估，支持实时图表展示与风险控管参数设定，在检测到额度限制时提示升级方案，并确保运算过程无未来资料泄漏风险。

firebase

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提供 Firebase 全栈能力，涵盖用户认证、NoSQL 数据库操作、实时数据同步、云函数执行、文件存储与静态托管，强调安全规则设计、面向查询的数据建模及资源成本控制，适用于快速构建高读取负载的现代化 Web 应用。

firebase

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提供对 Firebase 全栈服务的集成支持，涵盖 Firestore 实时数据库操作、用户身份认证、文件存储管理、安全规则配置及云函数调用，适用于构建具备离线能力、细粒度权限控制和水平扩展特性的现代 Web 与移动应用。

firebase-apk-scanner

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针对 Android 应用 APK 文件，自动识别 Firebase 后端配置中的安全风险，包括数据库未授权访问、存储桶开放、认证机制缺陷及云函数暴露等问题，支持从反编译代码中提取配置并验证各服务端点的实际可访问性。

firebase-rules-generator

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自动生成符合最佳实践的 Firebase 安全规则配置，提供从初始化到部署的全流程指导，确保规则策略的安全性与高效性，适用于需要精细化权限控制的 GCP 应用开发场景。

firebase-rules-generator

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自动生成符合安全规范的 Firebase 安全规则配置，覆盖实时数据库、Firestore 和存储服务，提供结构化模板、权限逻辑校验及生产环境就绪的代码输出，支持按需定制访问控制策略。

firebase-vertex-ai

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支持 Firebase 全栈开发与 Vertex AI 深度集成，涵盖身份认证、数据库、云函数、静态托管及 AI 能力嵌入，确保安全的密钥管理、最小权限访问控制和生产级可观测性。

firecrawl-advanced-troubleshooting

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提供复杂 FireCrawl 故障的深度诊断能力，涵盖多维度证据采集、分层隔离测试、时序分析、内存监控及竞态检测，支持生成标准化支持工单，适用于标准排查失效后的疑难问题定位与升级。

firecrawl-architecture-variants

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根据应用规模与团队需求提供三种可扩展的架构方案，支持从单体到微服务的平滑演进，适用于不同用户量级的系统设计与集成，通过分层解耦、异步处理和独立部署实现性能与维护性的平衡。

firecrawl-ci-integration

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实现 FireCrawl 服务的持续集成与自动化测试能力，支持在 GitHub Actions 中配置测试流水线、管理密钥、运行单元及集成测试，并自动生成覆盖率报告和发布验证，适用于需要保障爬虫功能稳定性的工程化交付场景。

firecrawl-common-errors

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诊断并解决 FireCrawl 集成中的常见错误，涵盖认证失败、请求超限与网络超时等问题，通过日志分析、配置检查和参数调优实现快速修复，适用于 API 连接异常或爬取任务中断的场景。