Agent Skills Hub

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共找到 513 個技能

研究自動化生產力
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根據研究敘述、實驗數據與審稿結論,自動生成結構化的學術論文大綱。

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工程開發資料分析研究
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Neuropixels 神經記錄分析工具。提供從 SpikeGLX/OpenEphys 資料載入、Kilosort4 Spike Sorting、運動校正、質量指標計算到 AI 輔助單元篩選的端到端分析流程。

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工程開發研究自動化
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ISO 13485:2016 認證文件準備工具包,包含差距分析、模板生成及醫療器材品質管理系統 (QMS) 合規指南。

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工程開發生產力
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為 LLM 設定的程式開發行為準則,旨在減少錯誤、落實最佳實踐,並透過強調簡潔性、精確修改與目標導向驗證來提升代碼品質。

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工程開發生產力自動化
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dynamic

專為 bkend.ai BaaS 設計的全端開發代理。自動化專案初始化、身份驗證、資料庫設定及 Next.js 應用程式 API 整合。

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工程開發自動化
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透過管理插件來自我修改 Milady 代理。編輯程式碼、重建並重新啟動運行環境,以開發新功能或本地優化代理工作流程。

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工程開發研究自動化
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report-writing

專業的漏洞獎勵報告代理,強制執行「影響優先」寫作、CVSS 3.1 評分,並為 HackerOne、Bugcrowd 和 Intigriti 等平台提供提交前驗證。

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生產力自動化
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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。

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資料分析工程開發研究
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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。

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資料分析工程開發研究
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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。

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研究資料分析教育
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提供論文復現的系統性方法論,支援數據清理、統計驗證、樣本篩選及自動化產出學術復現報告(Markdown 與 LaTeX)。

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工程開發生產力自動化
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透過分析可用技能、制定結構化執行計畫並管理手動或委派的多步驟工作流程,來統籌複雜的程式設計任務。

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