工程开发自动化
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用于构建多代理系统、AgentOS 运行时及整合 MCP 服务器的 AI 代理开发框架。
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用于构建多代理系统、AgentOS 运行时及整合 MCP 服务器的 AI 代理开发框架。
分析与稽核 Excel 电子表格,以理清逻辑、识别公式错误、检测风险,并为遗留或未知的文档生成说明文件。
客户问题与调查研究工具,提供多来源信息整合、事件追踪、账户历史记录查询,并包含来源标注与信赖度评分。
Cosense (原 Scrapbox) 专用自动化技能,支持页面读取、搜索、新建及通过 API 进行安全编辑。
使用 git worktrees 管理隔离的 LlamaFarm 开发环境,实现并行代理会话与服务测试。
通过 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 进行系统性文献回顾,包含人工智能驱动的综述、核实引用以及强制性的科学图表生成。
AI 驱动的自动化文档生成引擎,可从代码库自动分析并生成 C4 架构图、技术规格书与代码分析。
智能笔记与流程图绘制工具。根据用户内容自动生成精美的可视化笔记、思维导图与流程图,并导出为图片,无需读取文件权限,适用于学习笔记、知识梳理与概念解释。
掌握 LangGraph 多智能体编排。使用监管者-工作者模式、条件路由与状态管理,构建具备容错能力的复杂 AI 工作流。
Fabric CLI 智能模式选择工具,从 242+ 种专业提示中自动选取最合适的模式,支持威胁建模、数据分析、摘要与内容创作。
严谨的研究技能,通过 WebFetch 与内容分析强制执行来源验证,以防止引用虚构内容。
从业务背景识别并记录客户问题 (CP)。适用于开始需求工程或利益相关者仅描述解决方案而非问题时。这是 Problem-Based SRS 方法论的第 1 步。