工程开发数据分析自动化
guard
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。
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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。
用于设计代理工具的专业框架,优化工具描述、执行基于合约的 API,并实施架构精简以提高 AI 代理工具选择的准确性。
一套用于上下文工程、多代理架构及生产级代理系统优化的结构化代理技能集。
为 AWS、Azure、GCP 和 OCI 提供系统化的云端成本优化,涵盖资源调整、自动化治理、定价模型分析及架构最佳实践。
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。
通过先进的上下文压缩、结构化摘要与任务导向的状态管理,为长期运行的 AI 代理会话优化性能并降低 Token 使用量。
企业级多智能体群体编排、事件驱动工作流自动化及适用于 Claude Code 的智能体协同系统。
根据待办事项与延后状态,依据 BaseContext.yaml 的 WIP 上限与优先级规则生成每日及每周规划报告,并自动执行 Git 提交与推送。
使用 agentic-flow 编排多代理群体,支持并行任务执行、动态拓扑与智能协调。适用于构建分布式 AI 系统与扩展复杂的开发工作流程。
自动化流程,用于下载、拆分并深度解析学术 PDF。通过分批处理技术确保阅读质量,避免因内容过长导致的脉络丢失与上下文窗口崩溃。
探索并推荐代理技能组合以完成复杂的多面向任务,提供“最大质量”与“最小依赖”两种推荐策略。
自动化票务开发代理,从监控任务来源到自动创建拉取请求 (PR),并通过 ERNE 标准进行验证,实现完整的软件开发生命周期管理。