工程开发生产力研究
context-fundamentals
情境工程基础指南:为 AI 代理优化 Token 预算、注意力机制及系统架构。
浏览: 16★ 15,338
探索可复用的代理技能,查看实现细节,快速找到适合你工作流程的技能。
共找到 390 个技能
情境工程基础指南:为 AI 代理优化 Token 预算、注意力机制及系统架构。
为技术架构、复杂重构与结构化调试提供多视角 AI 咨询服务。
构建高转化率的问卷与评估漏斗,通过互动式评估获取高质量潜在客户,并自动化跟进流程。
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 Python 代码执行高效搜索 Zotero 文献库。支持全面的多策略查询、自动去重和相关性排序,有效避免上下文溢出或系统崩溃。
利用 Bedrock 工具调用功能强制 Claude 模型输出结构化 JSON,消除解析错误并确保架构合规性。
应用认知科学框架于计算机科学与人工智能研究,通过系统化的创造力策略生成具备原创性的研究方向。
用于设计代理工具的专业框架,优化工具描述、执行基于合约的 API,并实施架构精简以提高 AI 代理工具选择的准确性。
通过 AI 驱动的品牌逻辑,运用几何图形、负空间与平面向量风格,设计专业级的品牌识别标志。
端到端自动化研究代理:从想法生成、文献综述到实验执行、对抗式审阅循环与论文撰写。
指导代理人记忆系统的实现,比较主流框架(Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee),并设计用于跨会话知识保留的持久化架构。
MERIDIAN 自主 AI 代理实现模式,包含 BaseAgent 生命周期、Claude API 结构化工具调用、Token 配额管理与 cron 调度系统。