数据分析研究工程开发
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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。
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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。
通过语言服务器 (LSP) 进行精确的语义代码分析。支持 Python, Rust, Go, TypeScript/JS 和 Java,提供定义跳转、引用查询、实现查找、文件大纲与全项目重构功能。
验证并强制执行 Markdown 文档结构,包含 YAML 前言定位、标题层级规范以及 Obsidian 知识库的内容组织。
分析并识别代码库模式(命名、架构、测试),以确保开发过程中的一致性与标准执行。
一个自主 AI 代理循环,可重复执行 Claude Code,根据结构化产品需求文档 (PRD) 自动完成功能开发。
为 libuipc 项目的贡献者提供标准化的 git 远程仓库配置与议题追踪配置指南。
一套完整的财务建模工具,用于投资分析,包含 DCF 折现现金流、敏感度分析、蒙特卡洛模拟及情境规划功能。
一个基于 Nix 的模块化 AI 代理装备构建框架,提供可参数化的技能、知识管理及自动化工具配置功能。
为 AI 代理实现自动化的关键自我验证层,在完成任务前确保代码质量、安全性和需求一致性。
管理博文从构思、大纲拟定到草稿撰写与编辑的全生命周期,专为 Nuxt/Vue 开发者设计。
创建、注册与管理自定义代理工具及 MCP 服务器,通过外部 API 与自定义逻辑扩展 AI 代理的功能。
实现 Google Gemini API 图像分析功能,包含图像描述、对象检测、图像分割、视觉问答及多图对比分析。