prompt-estruturado
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。
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。
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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。
透過 CLI 管理 screenpipe pipes(AI 自動化腳本)與連接。建立、執行、排程並除錯本地 AI 代理,實現基於電腦操作的自動化任務。
先進的上下文工程系統,用於協調 AI 代理、記憶體管理和 Token 優化,以提升長期持久性和專案智慧。
使用 Google Gemini 3 Pro 模型生成與編輯圖像、圖表和資訊圖表。支援文字轉圖像、風格轉換及數據準確的視覺化創作。
AWS Elastic Beanstalk Node.js 部署技能,提供單體倉儲 (monorepo)、私有套件的依賴安裝策略及環境配置指南。
透過 Context Engineering 原則,為 AI 代理程式初始化、生成並執行完整實作藍圖 (PRPs),實現軟體開發一次成功。
用於管理與編排跨插件與專案 AI 程式碼代理技能的動態元路由工具。
用於建立專案專屬 AI 代理指南的模板技能,定義確定性開發所需的架構、檔案結構與程式碼模式。
開發人員的事前實作信心評估工具。透過重複代碼檢查、架構合規性、官方文件驗證與根本原因分析,確保達到 90% 以上的準備度。
專為 AI Agent 設計的網頁閱讀與搜索工具,透過 Jina AI Reader API 將網頁轉換為適合 LLM 閱讀的 Markdown、文字或 HTML 格式。
建構無代碼 MCP 伺服器,透過 YAML 以有向圖形式編排工具,實現資料轉換、條件路由與自動化工作流。
一套用於建構穩健 LLM 整合的工具包:包含 API 模式、串流、函數調用、RAG 管線及具成本效益的模型路由。