研究自动化工程开发
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端到端自动化研究代理:从想法生成、文献综述到实验执行、对抗式审阅循环与论文撰写。
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端到端自动化研究代理:从想法生成、文献综述到实验执行、对抗式审阅循环与论文撰写。
执行全面的代码审查,专注于安全性漏洞、性能优化、可维护性及代码正确性。
实施 AI 代理委派架构,保持主上下文简洁,降低 Token 成本,并隔离专业基础设施或 API 任务。
为创建 OpenCode AI 代理程序提供专家指导和配置标准,涵盖 YAML frontmatter、工具权限设置及操作模式等。
恢复暂停的实验循环,通过还原分支内容、加载配置、读取结果历史记录及识别优化模式,协助您继续进行迭代与研究。
Diddit 的 PostgreSQL 架构与迁移专家。管理幂等 SQL 文件、数据表、索引与约束,严格遵循驼峰式命名规则与事务安全性。
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。
方法驱动的规划工作流程,使用 zen-mcp 工具将任务分解为结构化的 plan.md 文件,并根据用户的明确度与自动化需求进行自适应调整。
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。
为现有项目管理变更请求文档 (CRD) 工作流程,负责处理代码库上下文、影响分析并自动生成 CRD 文档。
使用 AI 数字人头像和战略性研究分析,自动生成个性化的专业业务审计与咨询视频。
面向 AI 辅助开发的虚拟任务管理系统。通过精准的上下文注入,高效管理任务生命周期、依赖关系及测试驱动开发 (TDD) 工作流。