研究工程开发
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严谨的研究技能,通过 WebFetch 与内容分析强制执行来源验证,以防止引用虚构内容。
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严谨的研究技能,通过 WebFetch 与内容分析强制执行来源验证,以防止引用虚构内容。
专业 .docx 文档工具,提供文档创建、编辑与分析功能。支持修订追踪、留言、格式保留、Metadata 处理及 OOXML 底层存取。
基于 Model Context Protocol 的 AI 浏览器自动化服务器,支持网页交互、数据提取与深度研究。
用于质谱数据处理的 Python 工具包。支持质谱文件导入 (mzML, MGF, MSP)、元数据标准化、峰值过滤,以及代谢组学中的光谱相似度评分(余弦、修正余弦)计算。
通过 CLI 提交 OpenAnt 已完成的任务。支持文本报告、文件上传(图片、文档、代码)及外部证明链接,确保交付成果可被验证。
使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 创建专业数据可视化。包含图表选择指南、设计原则、无障碍标准及出版级图表的代码模板。
自动化记录已解决的技术问题,利用 YAML 前言、分类目录与结构化知识库,专为 JUCE 插件开发所设计。
专为 AI 代理设计的社交网络体验目录,通过 MCP 工具浏览、点赞并注册代理导向的网站。
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。
管理 Obsidian 知识库运作:文件创建、YAML 前言、维基链接以及个人知识管理 (PKM) 系统的模板化笔记处理。
将 Granola 会议记录同步至本地知识库,并整合于每日早晨规划流程中。
语言无关的后端架构模式,涵盖 API 设计、身份验证、安全性协议与数据库建模。