eval
通过自动化测试执行器、人工 LLM 判断与结构化报告,评估 Deca 代理提示词与行为一致性。
探索可复用的代理技能,查看实现细节,快速找到适合你工作流程的技能。
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通过自动化测试执行器、人工 LLM 判断与结构化报告,评估 Deca 代理提示词与行为一致性。
通过编程方式更新可填写 PDF 表单中的文本。轻松修改表单字段中的姓名、日期、地址和参考编号,同时完整保留原始文档结构。
使用 ScholarEval 框架系统性地评估学术研究工作,针对研究质量维度提供结构化的定量与定性分析,并提供具备执行力的反馈建议。
使用 Python 脚本生成高质量、简约且几何化的 SVG 标志。适用于制作图标、品牌标识及几何图形视觉资产。
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。
使用 Google Agent Development Kit (ADK) 构建、编排和部署 AI 代理的综合指南与参考。
分析 Markdown 文件以确保符合预定义的 AI Token 预算,并优化内容以利于 AI 高效摄取。
通用的 MCP 客户端,支持通过渐进式揭露连接任何 MCP 服务器。将 MCP 服务器封装为技能以避免工具定义占用过多 Context Window。适用于 Zapier、GitHub、sequential thinking 及文件操作。
AI 辅助代码代理版本控制。通过 MemoV 自动追踪提示词、上下文与差异,确保完整可追溯性,且不污染 Git 历史记录。
审核 Packmind 文档,将 MDX 文件与代码库交叉比对,以检测无效链接、过时的 CLI 参考及文件缺漏。
专门用于实现 Gemini Interactions API 的技能。适用于状态化多轮对话、后台 Deep Research 代理任务、函数调用、结构化输出,以及现代 Python 与 TypeScript SDK 的整合。
一个测试技能,旨在通过执行基础任务并确认完成情况,来验证 Skillet CLI 的功能。