data-visualization
使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 创建专业数据可视化。包含图表选择指南、设计原则、无障碍标准及出版级图表的代码模板。
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通过价值、易用性、可行性与运营可行性四个维度,利用多角度批判性思维对现有产品功能进行风险假设评估与压力测试。
将您的代码库、提示词和 API 调用从 Claude Sonnet 4.0/4.5 或 Opus 4.1 迁移至 Opus 4.5,并自动调整相关设置。
通过 KV 缓存、观测遮罩、基于摘要的压缩与内容分割技术,优化代理程序的上下文窗口,以降低成本并减少延迟。
基于代码检查器的重构代理,通过自动化模式提取解决循环复杂度、原始类型偏执和函数过长等代码维护问题。
应用务实编码标准:包含明确命名、单一职责函数、防御性编程,以及确定性副作用,拒绝过度设计与臆测性功能。
通过 TDD 循环与自动化测试验证,安全地重构代码以提升结构与可维护性,同时确保功能行为不变。
直接访问 Opper REST API,用于 LLM 编排、模型管理、任务执行,以及从 OpenAI、Anthropic 或 OpenRouter 进行无缝迁移。
为提示词中的 JSON 数据提供认知安全分析,防止大型语言模型在处理不完整或大规模数据集时产生幻觉与推理错误。
全面的 AI 文本检测框架。通过词汇分析、结构模式、模型指纹与技术元数据比对,精准辨识 AI 生成内容与写作痕迹。
为 Clawdbot 审计、清理和优化向量内存。防止 Token 浪费,清除无效垃圾数据,并通过 LanceDB 维护自动化内存清洁。
创建结构化的 Linear 问题(主问题 + 子问题),自动处理项目链接、标题前缀、标签与 PRD 内容流程,专为全栈开发者设计。