生产力工程开发研究
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实现类似 Manus 的持久化 Markdown 规划流程,用于复杂工作流、项目跟踪与研究管理,优化 AI 代理的注意力与记忆效能。
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实现类似 Manus 的持久化 Markdown 规划流程,用于复杂工作流、项目跟踪与研究管理,优化 AI 代理的注意力与记忆效能。
先进的上下文工程系统,用于协调 AI 代理、内存管理和 Token 优化,以提升长期持久性和项目智慧。
设计世界级的 PowerPoint 演示文稿,具备专业品牌风格、统一的排版与精致的转场动画。适用于提案、演讲与商业报告。
创建基于成果的职位描述、角色计分卡和能力映射,以提升招聘质量。
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。
通过并行代理执行分析项目结构、依赖项与代码模式,为快速上手陌生代码库与 AI 辅助开发生成详尽的工程背景文档。
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。
使用 pygount 分析代码库统计数据:代码行数 (LOC)、语言分布及代码与注释比例。
维护结构化的 DEBUG_LOG.md 以记录程序错误、调试过程与解决方案,确保项目稳定性并积累技术知识。
分析、验证并生成 Schema.org 结构化数据 (JSON-LD)。检测现有标记、识别优化机会,并确保符合 Google 丰富搜索结果规范。
执行 FastMCP 项目的严格代码审查,专注于 API 设计、依赖管理与代码库的一致性。
为股票和 ETF 进行全面的技术分析,使用 RSI、MACD 和布林带等指标生成可操作的交易信号与比较报告。