工程开发数据分析自动化
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构建并编排从数据准备、模型训练、验证到自动化部署的端到端 MLOps 管线。
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构建并编排从数据准备、模型训练、验证到自动化部署的端到端 MLOps 管线。
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。
分析项目代码库以生成架构文档、编码标准与开发实践,优化 AI 入门体验。
公众号文章自动化写作流程。包含资料搜索、爆款标题生成、文章撰写与排版优化功能。
使用 Tavily API 进行进阶网络搜索、内容提取与网站爬取,为 AI 代理研究与数据收集进行优化。
一套用于构建稳健 LLM 集成的工具包:包含 API 模式、流式传输、函数调用、RAG 流水线及具成本效益的模型路由。
用于生成业务模型、架构与设计 (BMAD) 规划文件的交互式工具,专为功能开发前的规划流程设计。
生成用于 Stigmer AI 代理的生产级 McpServer YAML 配置文件,轻松集成各类外部工具与 API。
全面的测试驱动开发 (TDD) 助手,专为工程团队设计,提供智能测试生成、覆盖率分析及多框架支持。
为股票和 ETF 进行全面的技术分析,使用 RSI、MACD 和布林带等指标生成可操作的交易信号与比较报告。
实用且精简的 AI 代码标准,专注于干净代码、简洁性与可维护性。强制执行 SRP、DRY 与 KISS 等最佳实践,避免过度设计。
一种将测试驱动开发 (TDD) 应用于流程文档的框架,通过压力测试情境来识别并修补 AI 代理的合理化漏洞,确保文档执行的可靠性。