研究資料分析工程開發
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從研究文件、技術論文和架構設計檔案中,系統性地萃取關鍵見解、決策紀錄與技術限制。
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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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從研究文件、技術論文和架構設計檔案中,系統性地萃取關鍵見解、決策紀錄與技術限制。
一個自動化的 UI 實作代理,利用 Figma MCP 和瀏覽器渲染驗證,將 Figma 設計轉換為像素級精確的程式碼。
vibe-coding 工作流程的最終執行代理。根據 AGENTS.md 主計劃逐步構建 MVP,管理會話連續性,並通過測試驗證每個功能。
掌握 LangGraph 多智能體編排。使用監管者-工作者模式、條件路由與狀態管理,構建具備容錯能力的複雜 AI 工作流。
使用 yt-dlp 將 YouTube 影片下載至您的 ~/Downloads 資料夾。支援高畫質影音提取。
診斷、隔離並緩解 LLM 上下文故障(如中間丟失、中毒、干擾及衝突),提升 AI 代理的執行可靠性。
AI 驅動的 GitHub Actions 自動化,具備群體智慧工作流編排、智慧 CI/CD 管線管理及自主儲存庫維護功能。
為複雜功能提供的多階段開發工作流程,包含研究、規劃、實作與審查機制。
透過提供領域特定權杖、魔術位元組與協定關鍵字,引導模糊測試器深入挖掘程式碼路徑,提升測試效率。
透過基於協議的行為治理,協調 Claude Code 並行工作集群,以執行複雜功能開發、多步驟重構及長時間運行的自動化編程任務。
透過 Codex MCP 使用外部 LLM 獲取您的研究、論文草稿與實驗設置的深度批判性評論(NeurIPS/ICML 等級)。
使用 k6、Artillery 或 JMeter 進行應用程式效能分析,測量延遲、吞吐量與錯誤率。適用於規劃負載、壓力與耐力測試,以識別效能瓶頸。