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智能研究代理,可自动在快速网页搜索、深度多来源合成与学术数据库查询之间路由您的查询。
探索可复用的代理技能,查看实现细节,快速找到适合你工作流程的技能。
共找到 356 个技能
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PyTorch Lightning 深度学习框架技能:自动化模型训练、多 GPU 编排、数据管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分布式训练策略。
恢复暂停的实验循环,通过还原分支内容、加载配置、读取结果历史记录及识别优化模式,协助您继续进行迭代与研究。
获取 YouTube 字幕与逐字稿。适用于视频摘要、语言学习、无障碍辅助及内容分析。支持时间轴数据与纯文本提取。
通过 Codex MCP 使用外部 LLM 获取您的研究、论文草稿与实验设置的深度批判性评论(NeurIPS/ICML 等级)。
一个 MCP 服务器,使 AI 代理能够编辑、管理并编译 Arduino IDE 2.0 草图,支持源代码操作及通过 arduino-cli 进行自动化构建。
使用结构化 JSON 提示词与自动化 Python 脚本生成高质量的图像、角色与场景,支持参考图像以进行精确的视觉创作。
维护结构化的 DEBUG_LOG.md 以记录程序错误、调试过程与解决方案,确保项目稳定性并积累技术知识。
Claude Code 的自主多智能体协调框架,具备记忆驱动工作流程、优先并行执行、基于亚里士多德原则的拆解与多阶段质量把关。
通过 CLI 与 MCP 使用 z.AI,提供图像分析、网页搜索、文档阅读与 GitHub 代码探索功能。
通过管理插件来自我修改 Milady 代理。编辑代码、重建并重新启动运行环境,以开发新功能或本地优化代理工作流程。
分析本地硬件 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 并获取优化的本地 LLM 模型推荐、量化设置与性能预估。