資料分析研究自動化
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使用 AI 自動化技術,將 CSV 或 JSON 資料轉換為適合學術出版的高品質統計圖表。
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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。
掌握倫敦派(模擬測試)與芝加哥派(狀態測試)TDD。透過 AI 代理自動化測試驅動開發流程、風格選擇與程式重構。
一個結構化的提示工程框架,能將隨意輸入轉換為包含角色、背景、任務、格式及防護機制的專業模組化提示詞。
用於構建多代理系統、AgentOS 運行時及整合 MCP 伺服器的 AI 代理開發框架。
進階提示詞改寫與優化服務。分析提示詞的清晰度、具體性與結構,提供可執行的優化建議、多種變體選項,並教授提示工程的最佳實踐。
使用 JXA 與 PyXA 自動化 Apple Keynote 簡報。透過 Apple Events 程式化建立投影片、管理文件、插入圖表、影像與文字。
透過捕捉瀏覽器流量 (HAR 檔案) 進行網路 API 逆向工程,並自動產生可用於自動化與資料擷取的 Python API 客戶端。
從沙盒環境遠端控制無頭瀏覽器,進行自動化網頁瀏覽、資料擷取、表單互動及測試工作。
進階 AI 代理工作流編排,支援多模型路由、Codex 沙盒迭代、平行 swarm 執行及複雜管線中的持久化記憶體功能。
將聊天對話轉化為 Notion 中的結構化文件,將見解、決策和知識保存到您的工作區,並進行妥善整理。
一套基於階段驅動的AI寫作工作流,專為結構化、可重複、可追溯的深度長文創作而設計,強調人機協作與流程控制。