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从 DeepEar Lite 平台获取即时金融信号、传导链推理及市场信心指标,协助 AI 代理进行深度市场分析。
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PyTorch Lightning 深度学习框架技能:自动化模型训练、多 GPU 编排、数据管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分布式训练策略。
使用 d3.js 创建交互式自定义数据可视化,包括图表、图形和网络图。适用于需要对视觉元素、转场动画和交互行为进行精细控制的场景。
为 HASH 智能数据库生态系统提供的 Zod 模式生成与验证规则,确保类型安全与数据完整性。
使用 GeoPandas 进行地理空间数据分析,包含正确的坐标投影转换,以执行精确的距离计算、空间筛选与地理特征分析。
建立、管理与调试 dlt (data load tool) 数据管道,将数据从 API、数据库及自定义来源导入 DuckDB、BigQuery 或 Snowflake 等目标。
一种智能开发编排技能,通过 mcp-prompts 集成,提供自我优化的代码分析、构建错误诊断与自动化工作流程配置。
从您的代码库和技术规范中生成全面的 API 参考、用户手册和系统架构文档。
通过提供领域特定令牌、魔术字节与协议关键字,引导模糊测试器深入挖掘代码路径,提升测试效率。
编写有效模糊测试 (fuzzing) 脚本的技术。适用于建立新的模糊测试目标或优化现有的脚本代码。
专业数据库设计与存取模式:涵盖架构设计、索引策略、查询优化、存储库模式以及 SQL 与 NoSQL 数据库的事务处理。
用于生成符合出版要求的科学图表、多面板布局及期刊格式的元技能,支持 matplotlib、seaborn 及 plotly。