研究自动化
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根据最新文献验证研究想法的新颖性。适用于用户询问“查新”、“有没有人做过”或需要确认方法原创性时。
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整合式 AI 网关,用于构建全栈应用程序与任务自动化。通过单一 API 密钥访问 100 多种 AI 模型,支持内容生成、网页抓取、应用部署与 Stripe 金额支付。
创建与编辑 Obsidian Bases (.base 文件),包含数据库视图、筛选器、自定义公式与数据摘要功能。
编写、执行并优化 SQL 查询,涵盖从简单查询到复杂的多表连接、聚合与子查询,适用于数据检索与报表生成。
网页应用程序的浏览器自动化测试技能。执行自动化网站审计、视觉回归测试、用户流程验证,并通过实时浏览器快照进行问题跟踪。
掌握先进的提示工程技术,以最大化生产环境中大型语言模型(LLM)的性能、可靠性和可控性。
使用 scikit-learn 进行经典机器学习。适用于分类、回归、聚类、降维、数据预处理、模型评估,以及构建 Python 机器学习流程。
运用情境导向测试原则,根据项目目标、风险与限制调整测试策略,而非盲目依赖通用最佳实践。
销售AI助手,能将业务场景自动转化为AI提示词,协助销售人员快速生成高质量邮件、方案与分析报告,无需具备提示词编写技能。
用于管理基于 MCP 的研究、文档查询以及在外部搜索工具与插件支持的记忆系统之间进行协调的技能。
使用智谱 (Zhipu) AI 网页搜索 API 进行互联网搜索,快速获取即时资讯、新闻与最新数据。
使用 AI 驱动的分析技术,将现有项目迁移至 AgenticDev 结构。自动分类文档、生成丰富的 YAML 元数据,并完整保留 git 历史记录。