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一個系統化的多角度網頁研究代理。適用於深度調查、複雜問題查詢,以及在內容生成前作為強制性的研究步驟,確保獲得有據可查的高質量結果。
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透過 DeepWiki 和 MCP 搜尋並檢索超過 300 個熱門 GitHub 儲存庫的 AI 生成文件、架構指南與 API 參考資料。
一套深度推理框架,透過多假設生成、嚴謹驗證與系統化分析,協助 AI 處理複雜的架構設計、除錯與高風險決策任務。
PyTorch Lightning 深度學習框架技能:自動化模型訓練、多 GPU 編排、數據管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分散式訓練策略。
AI 驅動的自動化文件生成引擎,可從程式碼庫自動分析並產生 C4 架構圖、技術規格書與程式碼分析。
使用 Flow Nexus 平台在分佈式 E2B 沙盒中訓練與管理神經網路,支援 Transformer、LSTM 和 GAN 等自定義架構。
透過 CLI 管理 Higress AI Gateway 的自動模型路由。根據請求內容設定觸發規則,實現智慧模型選擇。
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。
從 DeepEar Lite 平台獲取即時金融訊號、傳導鏈推理及市場信心指標,協助 AI 代理進行深度市場分析。
使用 Stable Baselines3 進行生產級強化學習。透過類 scikit-learn API 訓練智能體、設計自定義環境、實作訓練回調函數並優化工作流程。
全方位 Python 醫療 AI 工具包,用於臨床數據處理、醫學編碼轉換,以及開發用於 EHR、生理訊號和臨床預測任務的深度學習模型(如 RETAIN 與 Transformer)。
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。