pymc
使用 PyMC 進行貝葉斯建模與機率編程。構建分層模型,執行 MCMC 採樣 (NUTS) 與變分推斷,並透過 LOO/WAIC 進行嚴謹的模型比較與後驗檢查。
探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
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使用 PyMC 進行貝葉斯建模與機率編程。構建分層模型,執行 MCMC 採樣 (NUTS) 與變分推斷,並透過 LOO/WAIC 進行嚴謹的模型比較與後驗檢查。
透過反向工程優質 GitHub 專案與開源方法論,建立高效能 AI 技能。
應用六頂思考帽方法論於軟體測試,進行結構化與全面的品質分析、測試策略設計以及團隊討論。
搜尋、分析並稽核 GeminiClaw 工作階段紀錄與記憶。用於調查過往對話、追蹤 Token 使用量、除錯工具呼叫及監控代理程式效能。
根據四大權威標準(NNg 10 啟發式評估、UX 法則、Apple HIG、WCAG)分析 UI/UX 品質,為移動端及網頁組件提供基於證據的設計與無障礙優化建議。
為股票和 ETF 進行全面的技術分析,使用 RSI、MACD 和布林通道等指標生成可操作的交易訊號與比較報告。
透過 REST API、git fetch 和直接 URL 存取來還原已刪除或被強制推送 (force-push) 的 GitHub 提交內容、差異檔 (diffs) 和元數據的工具。
透過可配置的 YAML 模板將內容轉換為特定的語音配置、語氣或風格,以確保品牌與敘事輸出的一致性。
將訪談逐字稿轉換為結構化摘要,包含待辦任務 (JTBD)、滿意度信號與行動項目。
分析 Markdown 檔案以識別浪費 Token 的模式,並提供具體優化建議,以提高文件對 AI 的 Token 使用效率與清晰度。
透過 S.E.E.D. 利基檢查、STREAM 6 層分析與惡魔律師反向思維,進行端到端的創業構想驗證並生成產品需求文件 (PRD)。
影片與贊助內容的轉換心理學。運用情緒觸發、社會認同、稀缺性與說服原則,優化腳本並提升觀眾互動與轉換率。