研究工程開發
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嚴謹的研究技能,透過 WebFetch 與內容分析強制執行來源驗證,以防止引用虛構內容。
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嚴謹的研究技能,透過 WebFetch 與內容分析強制執行來源驗證,以防止引用虛構內容。
專業 .docx 文檔工具,提供文檔創建、編輯與分析功能。支援修訂追蹤、留言、格式保留、Metadata 處理及 OOXML 底層存取。
基於 Model Context Protocol 的 AI 瀏覽器自動化伺服器,支援網頁互動、數據提取與深度研究。
用於質譜數據處理的 Python 工具包。支援質譜文件導入 (mzML, MGF, MSP)、元數據標準化、峰值過濾,以及代謝組學中的光譜相似度評分(餘弦、修正餘弦)計算。
透過 CLI 提交 OpenAnt 完成的任務。支援文字報告、檔案上傳(圖片、文件、程式碼)及外部證明連結,確保交付成果可被驗證。
使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 創建專業數據可視化。包含圖表選擇指南、設計原則、無障礙標準及出版級圖表的代碼模板。
自動化記錄已解決的技術問題,利用 YAML 前言、分類目錄與結構化知識庫,專為 JUCE 外掛程式開發所設計。
專為 AI 代理設計的社交網路體驗目錄,透過 MCP 工具瀏覽、點讚並註冊代理導向的網站。
透過引導式訪談提取隱性工程知識,並生成結構化的指導規範 (steerings),以建立一致的專案標準與約定。
管理 Obsidian 知識庫運作:檔案建立、YAML 前言、維基連結以及個人知識管理 (PKM) 系統的模板化筆記處理。
將 Granola 會議記錄同步至本地知識庫,並整合於每日早晨規劃流程中。
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。