研究数据分析自动化
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自动化研究资源准备工作,包括加载实例、搜索 GitHub 代码库、构建数据集描述以及下载 arXiv 论文。
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YouTube 直播聊天室自动化审核原型,运用模式识别检测垃圾信息、有害内容与流量限制,专为部署前测试代理性能而设计。
通过 SSE 协议直接连接 RagCode MCP,无需繁琐的配置文件或二进制文件依赖。
Definition of Done (DoD) 确认工作流程,于实现完成时自动触发,确保交付质量、记录证据并统一报告格式。
为复杂功能提供的多阶段开发工作流程,包含研究、规划、实现与审查机制。
用于 Markdown 笔记、文档和代码库知识库的本地混合搜索引擎,旨在降低 Token 消耗并提升检索效率。
具备 Kanban 看板、Git 工作区隔离与 AI 自动化执行的个人任务管理系统,支持 Claude Code、Gemini 与 OpenAI Codex 等多种 AI 代理执行器。
通过预注入验证强化 RAG 系统的认知质量,确保文档在进入知识库前皆经过严格定义与结构化校对。
在隐藏 Coolify 文档列表中的服务的同时,保留现有页面以利 SEO、书签链接与历史参考。
先进的上下文工程系统,用于协调 AI 代理、内存管理和 Token 优化,以提升长期持久性和项目智慧。
高中语文国学考试解题助手,采用上下文工程与检索增强生成架构,提供高准确度、具可解释性的解题服务。
整合 REST API 以管理身份验证、执行 HTTP 请求并在开发工作流程中无缝处理 JSON 响应。