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以英国皇家海军中队为隐喻的软件开发多代理协调系统,具备任务规划、并行任务协调与严谨的审计日志功能。
实现生产级 AI 代理。包含 LangGraph、工具调用护栏、SSE 流式传输、情节记忆与 pgvector。提供反模式分析与修正代码。
一套系统化的代码审计框架,用于识别软件项目中的技术债、安全漏洞、无效代码及代码质量问题。
用于质谱数据处理的 Python 工具包。支持质谱文件导入 (mzML, MGF, MSP)、元数据标准化、峰值过滤,以及代谢组学中的光谱相似度评分(余弦、修正余弦)计算。
强制执行低认知与循环复杂度标准。自动在开发过程中维护代码的可读性、模块化与可维护性,防止复杂函数的堆叠。
将功能需求、错误报告与改进建议转化为结构化且可执行的 Markdown 项目计划,并结合代码库研究与行业最佳实践。
为 Python、Node.js 和 Java 应用程序提供基于执行轨迹与 MCP 工具的实证调试解决方案。
提供 GA4 和 GSC 分析数据提取、缓存及处理的最佳实践模式,支持 MCP 服务器集成。
通过 Codex MCP 使用外部 LLM 获取您的研究、论文草稿与实验设置的深度批判性评论(NeurIPS/ICML 等级)。
自动化记录已解决的技术问题,利用 YAML 前言、分类目录与结构化知识库,专为 JUCE 插件开发所设计。
管理项目单一事实来源 (SSOT)、内存及跨工具搜索。作为 Claude Code 的 decisions.md 与 patterns.md 守护者,用于维护上下文、同步内存及追踪决策。