data-visualization
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。
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。
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分析与调试 fast-agent 会话记录、工具执行日志与对话时序,以解决性能瓶颈、工具循环以及非预期的会话终止问题。
基于 Gemini 的 UI 设计审核、无障碍审计与设计系统验证工具,专为软件代理设计。
通过结构化的自我评估检查点,确保 AI 在任务执行前、中、后的方案验证与风险管控,提升程序开发质量。
基于 Notion 的推文性能追踪系统,通过强化学习原理实现数据驱动的内容实验与优化。
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。
执行全面的交易可比性分析,利用同业乘数、运营关键指标与估值建模,评估公司相对价值。
审计并优化 SwiftUI 运行时性能。通过代码审查、架构分析与 Instruments 性能分析指导,诊断渲染缓慢、滚动卡顿、高资源消耗及布局抖动等问题。
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 Pavlok API 触发硬件刺激(震动、蜂鸣或电击),用于习惯养成或提供任务管理的物理反馈。
使用 Stable Baselines3 进行生产级强化学习。通过类 scikit-learn API 训练智能体、设计自定义环境、实现训练回调函数并优化工作流程。
移除 AI 生成的写作模式,为文字注入自然的人文气息。修复机械化的措辞、AI 惯用词汇过度使用以及单调的结构,让内容读起来更真实自然。