自动化研究工程开发
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基于 Model Context Protocol 的 AI 浏览器自动化服务器,支持网页交互、数据提取与深度研究。
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基于 Model Context Protocol 的 AI 浏览器自动化服务器,支持网页交互、数据提取与深度研究。
一套用于编写代理技能的测试驱动开发 (TDD) 框架,通过压力测试情境确保文档能有效引导代理行为。
通过 CLI 管理 Higress AI Gateway 的自动模型路由。根据请求内容设置触发规则,实现智能模型选择。
专为 AI 代理设计的终端浏览器自动化工具,通过 Chrome DevTools Protocol 提供对浏览器导航、DOM 操作、网页爬取及网络监控的持久性直接控制。
PyTorch Lightning 深度学习框架技能:自动化模型训练、多 GPU 编排、数据管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分布式训练策略。
将行为科学、心智模型和心理学原理应用于营销策略、文案撰写与决策分析。
spectre-build 的架构规划与扩展,涵盖 GUI、服务器层、多模型支持以及工业级流水线编排。
一个基于 Git 的 AI 代理技能存储库。通过 CLI 下载、版本控制、编辑与共享自定义的代理技能与程序性知识。
通过协调多个专业 AI 代理来执行复杂工作流,实现多角度代码分析、功能开发与系统级审查的自动化编排。
自动化多团队代码库改进代理,具备狭义(目标导向)、广义(假设发散)及全面(质量扫描)三种模式。
高效 CLI 工具,适用于使用 Playwright 进行浏览器自动化、网页测试与代理人工作流程。
代理人指派矩阵、阻碍升级与 TDM 协调模式,用于多代理人软件开发工作流程。