資料分析工程開發研究
scikit-learn
使用 scikit-learn 進行經典機器學習。適用於分類、迴歸、分群、降維、資料預處理、模型評估,以及構建 Python 機器學習流程。
瀏覽: 8★ 19,694
探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
共找到 137 個技能
使用 scikit-learn 進行經典機器學習。適用於分類、迴歸、分群、降維、資料預處理、模型評估,以及構建 Python 機器學習流程。
MassGen 自我開發指南,支援自動化測試與視覺化 UI/UX 評估流程。
評估、審核並構建具有高品質設計、符合無障礙標準及設計系統規範的生產級前端介面。
構建高轉化率的問卷與評估漏斗,透過互動式評估獲取高質量潛在客戶,並自動化跟進流程。
透過派遣專用的子代理程式,根據專案計畫、需求與 Git 提交紀錄進行程式碼審查,在任務完成或合併前確保代碼品質。
透過 AI 主動聆聽框架,從模糊的需求中提取真義,定義商業價值與專案範疇,提升開發效率。
React 與 Next.js 專家級 UI/UX 設計助手。提供視覺審核、設計系統架構,以及 Tailwind CSS 與 shadcn/ui 的實作指導,協助打造專業級 Web 應用程式。
分析 Claude Code 會話歷史,以識別效率低下的模式、優化 Token 使用量並建議工作流程改進。
對知識庫文檔進行深度結構分析、關鍵信息提取及質量評估的智能助手。
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。
從研究報告到成品 PDF 的全自動論文寫作流水線。
設計師級別品質保證:自動檢測並修復視覺不一致、間距、階層問題與 UI 打磨。透過前後對比截圖進行迭代驗證。