生产力工程开发
RFP Analyzer
分析 RFP 与需求文档,识别利益相关者、拆解功能模块、提取系统约束,并生成关键澄清问题,为后续用户故事编写做好准备。
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分析 RFP 与需求文档,识别利益相关者、拆解功能模块、提取系统约束,并生成关键澄清问题,为后续用户故事编写做好准备。
提取并记录真实的写作语气。为 AI 训练、代笔写作及品牌一致性建立详尽的语气指南。
Anthropic Claude AI 模型,专用于高效编码、长文本分析及 GUI 交互。
LobeHub 国际化助手,用于管理 react-i18next 翻译、键值命名规范及本地化工作流。
用于 LLM 后训练(SFT/DPO/RLHF)的高质量数据集策劃指南,涵盖数据格式、质量过滤与收集策略。
利用费曼技巧、苏格拉底教学法与认知负载理论等大师级教学策略,将复杂概念转化为清晰易懂的解释。
使用 LlamaExtract 实现从 PDF、DOCX 和 PPTX 等非结构化文件中提取结构化数据的方案,并通过 Pydantic 定义数据架构。
通过 Turing Tavily 代理进行实时网页搜索。适用于查找最新信息、研究时事,以及获取训练数据库以外的实时数据。
自动生成 llms.txt 和 llms-full.txt 文件,为项目文档提供 AI 友好的阅读格式及项目上下文。
使用 CLI 工具将学习笔记、想法与心得按时间顺序自动归档至项目文件,实现系统化的知识管理。
一个 AI 驱动的技能,可针对复杂的编程任务,自动从 RAG 知识库中检索相关的项目上下文。
分析 Markdown 文件以确保符合预定义的 AI Token 预算,并优化内容以利于 AI 高效摄取。