工程開發資料分析自動化
ReasoningBank with AgentDB
使用 AgentDB 的超快速向量後端實作 ReasoningBank 自適應學習。具備軌跡追蹤、判斷評估、記憶蒸餾與模式識別功能,適用於構建自我學習的自主智能體。
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使用 AgentDB 的超快速向量後端實作 ReasoningBank 自適應學習。具備軌跡追蹤、判斷評估、記憶蒸餾與模式識別功能,適用於構建自我學習的自主智能體。
應用認知科學框架於計算機科學與人工智慧研究,透過系統化的創造力策略生成具備原創性的研究方向。
執行嚴謹的多階段 Fagan 檢查,以系統化方式解決持續存在、難以處理的程式錯誤與複雜的程式碼互動問題。
透過預注入驗證強化 RAG 系統的認知品質,確保文檔在進入知識庫前皆經過嚴格定義與結構化校對。
透過價值、易用性、可行性與營運可行性四個維度,利用多角度批判性思維對現有產品功能進行風險假設評估與壓力測試。
透過蘇格拉底式提問深入探討信念、挖掘隱藏假設、檢驗證據,並在不說教的情況下達成深層理解的思考框架。
專為協調系統設計的決策代理,用於處理複雜的架構選擇、任務規劃與錯誤排除。
情境工程基礎指南:為 AI 代理優化 Token 預算、注意力機制及系統架構。
引導式統計分析,包含測試選擇、假設檢定、效能分析及 APA 格式報告,適用於學術與實驗研究。
高中國文學測解題助手,採用上下文工程(Context Engineering)與檢索增強生成架構,提供高準確度、具可解釋性的國學解題服務。
掌握先進的提示工程技術,以最大化生產環境中大型語言模型(LLM)的性能、可靠性和可控性。
評估科學宣稱與研究方法的嚴謹度、偏誤及有效性。運用 GRADE 與 Cochrane 等實證架構來分析實驗設計、研究方案及研究結論。