研究自動化工程開發
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端到端自動化研究代理:從想法生成、文獻綜述到實驗執行、對抗式審查循環與論文撰寫。
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端到端自動化研究代理:從想法生成、文獻綜述到實驗執行、對抗式審查循環與論文撰寫。
為事件溯源系統構建讀取模型與投影,適用於 CQRS、物化視圖及查詢效能優化。
您的專屬 AI 程式導師,根據您的實際代碼庫建立個人化教學,追蹤學習進度並利用間隔重複法確保技術掌握。
使用規範化格式、簽名及自動化背景收集來標準化 git commit,以提升專案歷史記錄的品質。
深度閱讀與分析框架,運用 SCQA、第一性原理、系統思考等 10 種以上思維模型,協助您拆解複雜文章與學術報告。
審查 UI 代碼以符合 Web 介面準則。自動檢查可訪問性、設計標準及 UX 最佳實踐。
用於執行網路滲透測試的專業框架,包含自動化資訊收集、漏洞掃描與攻擊利用流程。
將 Snowflake 與 MCP 客戶端整合。管理 Snowflake 端點、驗證連接,並直接在您的 AI 工作流程中運用 Cortex AI (Search, Analyst, Agent) 服務。
透過 ReasoningBank 實現代理程式的自適應學習,進行模式識別、策略優化與持續改進。
語言無關的後端架構模式,涵蓋 API 設計、身分驗證、安全性協定與資料庫建模。
利用風險評估與優先級排序,將測試重點集中在最高風險區域。適用於規劃測試策略、配置測試資源或進行覆蓋率決策。
自動化檢索 PubMed 科學文獻並生成生物醫學研究的平實語言摘要。