生产力市场营销研究自动化
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分析您的产品与代码库,识别、筛选并排序高潜力业务潜在客户,并提供可执行的开发策略。
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分析您的产品与代码库,识别、筛选并排序高潜力业务潜在客户,并提供可执行的开发策略。
一个自动化的 UI 实现代理,利用 Figma MCP 和浏览器渲染验证,将 Figma 设计转换为像素级精确的代码。
AI 代理的执行前安全防护机制。针对 Shell 指令和文件读取执行 400 多种安全模式验证,拦截具破坏性的操作、凭证窃取与未授权的系统访问。
通过交互式规划流程,协助您生成包含用户故事、验收标准与技术规格的详细产品需求文档 (PRD)。
通过引导式访谈提取隐性工程知识,并生成结构化的指导规范 (steerings),以建立一致的项目标准与约定。
全面的 AI 文本检测框架。通过词汇分析、结构模式、模型指纹与技术元数据比对,精准辨识 AI 生成内容与写作痕迹。
为 macOS 应用程序生成最小化 Seatbelt 沙盒配置,用于进程隔离与安全性分析。
从业务背景识别并记录客户问题 (CP)。适用于开始需求工程或利益相关者仅描述解决方案而非问题时。这是 Problem-Based SRS 方法论的第 1 步。
为平台变更建立结构化规范,包含 GitHub Issue、SDD 模板,并针对基础设施与安全性变更进行自动化类型推论。
用于设计代理工具的专业框架,优化工具描述、执行基于合约的 API,并实施架构精简以提高 AI 代理工具选择的准确性。
智能 Apple Mail 收件箱扫描工具,可自动分析并分类未读、待办与优先级邮件。
使用 PyMC 进行贝叶斯建模与概率编程。构建分层模型,执行 MCMC 采样 (NUTS) 与变分推断,并透过 LOO/WAIC 进行严谨的模型比较与后验检查。