工程開發資料分析
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診斷、隔離並緩解 LLM 上下文故障(如中間丟失、中毒、干擾及衝突),提升 AI 代理的執行可靠性。
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診斷、隔離並緩解 LLM 上下文故障(如中間丟失、中毒、干擾及衝突),提升 AI 代理的執行可靠性。
自動化影片剪輯工作流:使用 Whisper 轉錄語音,結合 AI 分析識別冗詞、停頓與錯誤片段,並自動生成 FFmpeg 命令進行高品質影片裁切。
將功能需求、錯誤報告與改進建議轉化為結構化且可執行的 Markdown 專案計畫,並結合程式碼庫研究與產業最佳實踐。
將 PRD、API 文件或需求規格拆解為驗收、聯調、測試與上線檢查清單。
使用 AI 驅動的分析技術,將現有專案遷移至 AgenticDev 結構。自動分類文件、生成豐富的 YAML 元數據,並透過 git mv 完整保留檔案變更歷程。
基於 Qdrant 和 Ollama 的本地 RAG 語義記憶系統。適用於高效檢索工作區文件、筆記、決策記錄與用戶偏好,提供精確的向量語義搜索。
分析 Markdown 檔案以識別浪費 Token 的模式,並提供具體優化建議,以提高文件對 AI 的 Token 使用效率與清晰度。
透過反向工程優質 GitHub 專案與開源方法論,建立高效能 AI 技能。
引導式統計分析,包含測試選擇、假設檢定、效能分析及 APA 格式報告,適用於學術與實驗研究。
基於 Model Context Protocol 的 AI 瀏覽器自動化伺服器,支援網頁互動、數據提取與深度研究。
撰寫 NSF、NIH、DOE、DARPA 和台灣國科會 (NSTC) 的競爭性研究計畫書。涵蓋機構特定規範、預算規劃、科學示意圖生成及合規性審查。
將效能分析資料綜合為具體建議及有據可依的技術決策。