Agent Skills Hub

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共找到 139 個技能

研究生產力內容創作資料分析
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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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工程開發
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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。

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工程開發研究
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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。

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工程開發自動化資料分析
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MERIDIAN 自主 AI 代理實作模式,包含 BaseAgent 生命週期、Claude API 結構化工具呼叫、Token 配額管理與 cron 排程系統。

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工程開發自動化
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全端網頁開發套件,整合 Next.js (SSR/RSC/App Router)、Turborepo 單體庫管理及 RemixIcon 圖示庫。專為現代 React 開發、高效能構建與可擴展架構設計。

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工程開發自動化
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專為 AI 生成程式碼設計的安全性優先稽核框架。提供多層級防護,包含硬編碼金鑰檢測、危險程式碼模式識別,以及針對現代 Web 應用程式的完整漏洞審計。

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工程開發資料分析自動化
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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。

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工程開發生產力
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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。

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工程開發自動化
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langgraph

LangGraph 專家技能,專為構建具狀態、多角色 AI 代理工作流而設計,包含持久化、條件分支與 ReAct 模式。

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工程開發自動化
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用於在 Claude Code 和 Gemini CLI 擴展之間轉換及同步 AI 代理技能的通用 CLI 工具。

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資料分析工程開發研究
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使用 matplotlib 和 seaborn 建立可發表等級的圖表與視覺化,並可在任何 LLM 環境下本地運行。

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工程開發資料分析自動化
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使用 TruLens 對 LLM 應用程式進行檢測、評估與監控的系統化工作流程,支援 LangChain、LangGraph 與 LlamaIndex 等框架。

瀏覽: 113,286#trulens#llm#evaluation#workflow