研究数据分析自动化
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通过 Turing Tavily 代理进行实时网页搜索。适用于查找最新信息、研究时事,以及获取训练数据库以外的实时数据。
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为 AI 代理设计的结构化任务规划框架,将复杂功能、重构与错误修复分解为可操作、可验证的步骤。
分析公开 LinkedIn 个人档案与商业数据,建立精准潜在客户名单,协助识别决策者、追踪职业变动并强化业务开发资料。
使用 PyMC 进行贝叶斯建模与概率编程。构建分层模型,执行 MCMC 采样 (NUTS) 与变分推断,并透过 LOO/WAIC 进行严谨的模型比较与后验检查。
使用结构化 JSON 提示词与自动化 Python 脚本生成高质量的图像、角色与场景,支持参考图像以进行精确的视觉创作。
高性能计算流体力学 (CFD) 模拟框架,支持 Navier-Stokes、浅水方程和层流,利用伪谱法与 MPI 并行运算。
建立并设置 Hookify 规则,以监控文件、Bash 指令或用户提示中的特定模式。
为多任务工程项目建立结构化且可由编排器执行的计划,包含原子化任务、冲刺结构与验证标准。
项目文档标准与架构指南,确保用户指南、开发文档及 AI 辅助流程之间的一致性与结构完整性。
整合 REST API 以管理身份验证、执行 HTTP 请求并在开发工作流程中无缝处理 JSON 响应。
一套用于开发与打包复杂、多组件 React/TypeScript 网页实体的工具包,整合了 Vite、Tailwind CSS 与 shadcn/ui。
使用 CasADi 和 IPOPT 的非线性优化工具组。适用于建立复杂的 NLP 模型、定义符号变量、约束条件与求解器,并提供电力系统优化模式的专业支持。