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證據優先的文獻收集工具,專為自動化研究管線設計。將論文池擴充至 1200 篇以上,具備元數據正規化、來源追溯及多路徑匯入功能。
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透過遞迴分塊、子查詢與聚合結果處理超過 1,000 萬 tokens 的大型檔案與程式碼庫,突破 LLM 上下文視窗限制。
撰寫並格式化科學論文。支援 IMRAD 結構、常見引用格式(APA, AMA, Vancouver)及標準報告規範(CONSORT, STROBE, PRISMA)。
從代碼 (FastAPI, NestJS) 或設計優先模式生成 OpenAPI 3.0/3.1 規範。支援客戶端 SDK 生成、模擬伺服器設置以及 Swagger/ReDoc/Stoplight 文檔工作流。
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。
使用標準的「As a/I want/So that」框架編寫結構良好的使用者故事,並包含清晰的驗收標準,以確保敏捷團隊的一致性。
包含 React 19 與 TypeScript 的生產級開發模式,涵蓋 Hooks、狀態管理、TanStack Query、Zod 表單驗證及效能優化工作流程。
自動化記錄已解決的技術問題,利用 YAML 前言、分類目錄與結構化知識庫,專為 JUCE 外掛程式開發所設計。
根據現有的價值主張,為行銷、銷售與入職流程生成量身打造的價值主張說明。
分析 Markdown 文件以確保符合預先定義的 AI Token 預算,並優化內容以利於 AI 高效攝取。
發現並安裝代理技能以擴展 DeerFlow 功能。使用此技能搜尋適用於編碼、測試、部署等任務的工具、工作流程或專業知識。
進階多語言除錯支援,包含堆疊追蹤分析、執行時期錯誤分類,以及針對容器與分散式系統的自動化診斷工具。