研究数据分析自动化
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从实验数据生成学术论文级别的出版品质图表与 LaTeX 表格。
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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。
共找到 151 个技能
从实验数据生成学术论文级别的出版品质图表与 LaTeX 表格。
一种智能开发编排技能,通过 mcp-prompts 集成,提供自我优化的代码分析、构建错误诊断与自动化工作流程配置。
高级测试报告与质量仪表板,提供 QE 指标、代码覆盖率与部署就绪度分析,通过预测性洞察协助团队进行数据驱动的质量决策。
一种自动化元学习技能,通过在每次任务执行后捕获模式、错误和捷径来改进代理工作流程。
使用 Google Gemini 处理与生成多媒体内容。支持音频转录、图像识别、视频分析、PDF 解析及 AI 图像生成,具备超长上下文窗口,适用于复杂的多模态 AI 任务。
通过 DeepWiki 和 MCP 搜索并检索超过 300 个热门 GitHub 仓库的 AI 生成文档、架构指南与 API 参考资料。
提供论文复现的系统性方法论,支持数据清洗、统计验证、样本筛选及自动化产出学术复现报告(Markdown 与 LaTeX)。
使用 AgentDB 的超快速向量后端实现 ReasoningBank 自适应学习。具备轨迹追踪、判定评估、记忆蒸馏与模式识别功能,适用于构建自我学习的自主智能体。
分析并识别代码库模式(命名、架构、测试),以确保开发过程中的一致性与标准执行。
LobeHub 的 Linear 问题管理与同步工具,支持自动化 PR 关联、子任务树状拆解与进度更新。
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。
一个基于 LLM 的 NetHack 代理框架,通过在安全沙盒中动态合成 Python 代码,利用高阶 API 执行复杂的地牢探索与游戏操作。