MLOps Industrialization
一套將實驗性機器學習原型轉換為穩健、可發佈的 Python 套件之框架,採用 src 配置、混合架構與嚴謹的設定管理。
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 412 個技能
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生成、驗證並優化 Mermaid 圖表(如流程圖、時序圖、ERD 等),協助視覺化軟體系統架構與業務工作流程。
深度閱讀與分析框架,運用 SCQA、第一性原理、系統思考等 10 種以上思維模型,協助您拆解複雜文章與學術報告。
為核心研究集中的論文產生結構化、機器可讀的筆記,以實現可靠的文獻綜述與證據導向的寫作。
從研究文件、技術論文和架構設計檔案中,系統性地萃取關鍵見解、決策紀錄與技術限制。
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。
分析財務數據,計算利潤率、投資回報率 (ROI) 等關鍵指標,並自動生成結構化的財務分析報告。
自動化品質保證系統,根據定義的檢查清單驗證 PB-000 市場研究工作流程中的 Markdown 交付物。
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。
為 pandas/polars/PySpark 生成數據清洗管道,處理缺失值、重複項、異常值、類型轉換及數據驗證。
AI 驅動的 Kubernetes 與 OpenShift 故障排除工具。透過仿照 Popeye 的模式進行主動式叢集健康評估、除錯 Pod 失敗、分析日誌並驗證安全性。
一套包含超過 305 個模組化指令包、Python CLI 工具與代理工作流的綜合庫,專為擴展 Claude Code、Cursor、Aider 與 Gemini CLI 等 AI 程式輔助工具的能力而設計。