資料分析研究工程開發
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使用 PyMC 進行貝葉斯建模與機率編程。構建分層模型,執行 MCMC 採樣 (NUTS) 與變分推斷,並透過 LOO/WAIC 進行嚴謹的模型比較與後驗檢查。
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使用 PyMC 進行貝葉斯建模與機率編程。構建分層模型,執行 MCMC 採樣 (NUTS) 與變分推斷,並透過 LOO/WAIC 進行嚴謹的模型比較與後驗檢查。
透過語言伺服器 (LSP) 進行精確的語意程式碼分析。支援 Python, Rust, Go, TypeScript/JS 與 Java,提供定義跳轉、引用查詢、實作查找、檔案大綱與全專案重構功能。
驗證並強制執行 Markdown 文件結構,包含 YAML 前言定位、標題層級規範以及 Obsidian 知識庫的內容組織。
分析並識別代碼庫模式(命名、架構、測試),以確保開發過程中的一致性與標準執行。
一個自主 AI 代理迴圈,可重複執行 Claude Code,根據結構化產品需求文件 (PRD) 自動完成功能開發。
為 libuipc 專案的貢獻者提供標準化的 git 遠端儲存庫設定與議題追蹤配置指南。
一套完整的財務建模工具,用於投資分析,包含 DCF 折現現金流、敏感度分析、蒙地卡羅模擬及情境規劃功能。
一個基於 Nix 的模組化 AI 代理裝備建構框架,提供可參數化的技能、知識管理及自動化工具配置功能。
為 AI 代理實作自動化的關鍵自我驗證層,在完成任務前確保程式碼品質、安全性及需求一致性。
管理部落格文章從構思、大綱擬定到草稿撰寫與編輯的全生命週期,專為 Nuxt/Vue 開發者設計。
創建、註冊與管理自訂代理工具及 MCP 伺服器,透過外部 API 與自訂邏輯擴展 AI 代理的功能。
實作 Google Gemini API 影像分析功能,包含圖片標註、物件偵測、圖像分割、視覺問答及多圖比較分析。