数据分析研究自动化
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使用 AI 自动化技术,将 CSV 或 JSON 数据转换为适合学术出版的高质量统计图表。
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专为协调系统设计的决策代理,用于处理复杂的架构选择、任务规划与错误排除。
掌握伦敦派(模拟测试)与芝加哥派(状态测试)TDD。通过 AI 代理自动化测试驱动开发流程、风格选择与代码重构。
一个结构化的提示工程框架,能将随意输入转换为包含角色、背景、任务、格式及防护机制的专业模块化提示词。
用于构建多代理系统、AgentOS 运行时及整合 MCP 服务器的 AI 代理开发框架。
进阶提示词改写与优化服务。分析提示词的清晰度、具体性与结构,提供可执行的优化建议、多种变体选项,并教授提示工程的最佳实践。
使用 JXA 与 PyXA 自动化 Apple Keynote 演示文稿。通过 Apple Events 程序化创建幻灯片、管理文档、插入图表、图像和文本。
通过捕获浏览器流量 (HAR 文件) 进行网络 API 逆向工程,并自动生成可用于自动化与数据提取的 Python API 客户端。
从沙盒环境远程控制无头浏览器,进行自动化网页浏览、数据抓取、表单交互及测试工作。
高级 AI 代理工作流编排,支持多模型路由、Codex 沙盒迭代、并行 swarm 执行及复杂管线中的持久化内存功能。
将聊天对话转化为 Notion 中的结构化文档,将见解、决策和知识保存到您的工作区,并进行妥善整理。
一套基于阶段驱动的AI写作工作流,专为结构化、可重复、可追溯的深度长文创作而设计,强调人机协作与流程控制。