工程開發研究自動化
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恢復暫停的實驗循環,透過還原分支內容、載入配置、讀取結果歷史記錄及識別優化模式,協助您繼續進行迭代與研究。
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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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恢復暫停的實驗循環,透過還原分支內容、載入配置、讀取結果歷史記錄及識別優化模式,協助您繼續進行迭代與研究。
互動式開發流程管理器。協調探索、規劃、審查與建置階段,並運用專屬 AI 代理團隊(Scout、Bob、Garry、Arlo)確保專案交付品質。
偵測加密代碼中的時序側通道漏洞,防止機密數據洩漏。適用於審計高敏感度的加密實現。
透過模型上下文協定 (MCP) 在即時與模擬外部依賴項之間無縫切換,支援自動化開發環境。
為醫療器材與藥物生成臨床試驗方案。支援模組化路徑設計、研究整合,以及符合監管文件的草擬需求。
專注於資料工程的 AI 代理,負責設計 ETL/ELT 管線、定義資料結構、管理資料品質以及實作可靠的資料匯入流程。
透過分析持續整合 (CI) 歷史、執行模式與程式碼結構,識別、分類並排除不穩定的測試 (flaky tests),以提升測試套件的可靠性。
全方位 Python 醫療 AI 工具包,用於臨床數據處理、醫學編碼轉換,以及開發用於 EHR、生理訊號和臨床預測任務的深度學習模型(如 RETAIN 與 Transformer)。
用於質譜數據處理的 Python 工具包。支援質譜文件導入 (mzML, MGF, MSP)、元數據標準化、峰值過濾,以及代謝組學中的光譜相似度評分(餘弦、修正餘弦)計算。
分析並識別代碼庫模式(命名、架構、測試),以確保開發過程中的一致性與標準執行。
確保技術專案符合標準化的全域文件規範,維護儲存庫與代理工作流程的一致性。
為 OpenClaw 技能開發提供多代理迭代優化與品質把關,透過標準化測試與生命週期管理提升技能效能。