数据分析工程开发自动化
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一个多范式 ETL 流水线代理,支持批处理和流式数据处理、自动模式推断及基于 DAG 的可配置转换,适用于异构数据源。
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一个多范式 ETL 流水线代理,支持批处理和流式数据处理、自动模式推断及基于 DAG 的可配置转换,适用于异构数据源。
通过 OpenAI Codex CLI 委派编码任务,适用于功能开发、重构、PR 审查及 Git 仓库中的自动化问题修复。
启用支持长期、多工作阶段的自主开发任务,提供状态追踪、可恢复执行以及双代理程序规划执行工作流。
克劳德代码会话的正式评估框架,实施评估驱动开发(EDD)原则,用于保障 AI 代理的可靠性。
自动化票务开发代理,从监控任务来源到自动创建拉取请求 (PR),并通过 ERNE 标准进行验证,实现完整的软件开发生命周期管理。
标准化代码文档:自动化编写 README、API 参考文件、JSDoc/TSDoc 与架构决策记录 (ADRs),以维持清晰且专业的技术指南。
一个自动化的 CLI 工具,用于发现并链接通过 npm 包发布的 AI 代理技能,简化 coding agents 的技能集成。
执行用户参与数据的同期群分析。识别留存趋势、功能采用率、流失模式,并透过定量数据分析生成可执行的研究建议。
通过反向工程优质 GitHub 项目与开源方法论,建立高性能 AI 技能。
直接访问 Opper REST API,用于 LLM 编排、模型管理、任务执行,以及从 OpenAI、Anthropic 或 OpenRouter 进行无缝迁移。
使用 uv 自动化 Python 脚本编写与 Gemini 图像生成。适用于创作艺术、编辑图像及执行临时脚本。
一个系统化的多角度网页研究代理。适用于深度调查、复杂问题查询,以及在内容生成前作为强制性的研究步骤,确保获得有据可查的高质量结果。