工程開發資料分析自動化
Extract structured data from unstructured files (PDF, PPTX, DOCX...)
使用 LlamaExtract 實作從 PDF、DOCX 與 PPTX 等非結構化檔案中擷取結構化資料的解決方案,並透過 Pydantic 定義資料架構。
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使用 LlamaExtract 實作從 PDF、DOCX 與 PPTX 等非結構化檔案中擷取結構化資料的解決方案,並透過 Pydantic 定義資料架構。
結構化手稿與經費審查助手,提供基於檢查清單的評估,涵蓋方法論、統計效度及報告標準(如 CONSORT/STROBE)合規性檢核。
獲取並解析飛書雲文檔為 Markdown,支援媒體內容處理與知識庫連結解析。
使用 matplotlib 和 seaborn 建立可發表等級的圖表與視覺化,並可在任何 LLM 環境下本地運行。
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。
從網頁中提取 WebGL/Canvas/Shader 特效代碼,進行反混淆處理並移植為獨立的原生 JavaScript 專案。
驗證並協調批次學習指南操作,透過強制執行模板相容性、檔案可用性及僅限來源政策,在代理程式執行前防止錯誤。
為軟體和智慧合約提供屬性基礎測試 (PBT) 的自動化指導,以提升測試覆蓋率並強化邊緣案例偵測。
智慧型研究代理,可自動在快速網頁搜尋、深度多來源合成與學術資料庫查詢之間路由您的查詢。
一個用於管理外送訂單的命令列工具,目前支援 Foodora 並正在開發 Deliveroo 整合功能。
一套標準化工作流程,用於將原始 PM 筆記、工作坊內容或初稿轉化為經過驗證且符合儲存庫規範的 AI 技能。
加速在 Lovable 上進行臨床與醫療應用開發。專為 OpenClaw 臨床黑客松參與者設計,提供臨床 MVP 開發與安全合規實踐。