研究自动化
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根据最新文献验证研究想法的新颖性。适用于用户询问“查新”、“有没有人做过”或需要确认方法原创性时。
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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。
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根据最新文献验证研究想法的新颖性。适用于用户询问“查新”、“有没有人做过”或需要确认方法原创性时。
强制执行严格的实证调试工作流程,利用结构化观察、假设检验和因果验证,消除技术调查中的推测。
使用向量数据库、语义搜索与 LangGraph 构建生产级 RAG 系统,为 LLM 提供外部知识基础。
应用认知科学框架于计算机科学与人工智能研究,通过系统化的创造力策略生成具备原创性的研究方向。
提供模型上下文协议 (MCP) 服务器开发指南,涵盖工具设计、资源处理及 AI/ML 整合模式。
GitHub 仓库维护代理。自动化进行问题分类 (Triage)、PR 审查、问题分析与维护报告,确保仓库的长期健康、稳定性与增长。
生成专业的产品需求文档 (PRD),并为自主开发周期规划功能架构。
学术文献自动检索与结构化总结工作流,支持多渠道定时推送,适用于各类研究主题追踪。
用于 AI 软件开发的自主迭代循环。执行任务、验证代码并管理状态直至完成。适合执行复杂的 PRP 计划。
通过为每个任务指派独立子代理来执行实现计划,并结合规格符合性与代码质量的两阶段审查机制。
分析 Claude Code 聊天记录以识别编程模式与技能差距,从 HackerNews 精选个性化学习资源,并将成长报告发送至 Slack。
统一的内容提取与行动规划引擎。自动将 URL(YouTube、文章、PDF)处理为可执行的行动计划。