研究資料分析生產力
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為核心研究集中的論文產生結構化、機器可讀的筆記,以實現可靠的文獻綜述與證據導向的寫作。
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為核心研究集中的論文產生結構化、機器可讀的筆記,以實現可靠的文獻綜述與證據導向的寫作。
一套基於階段驅動的AI寫作工作流,專為結構化、可重複、可追溯的深度長文創作而設計,強調人機協作與流程控制。
透過預注入驗證強化 RAG 系統的認知品質,確保文檔在進入知識庫前皆經過嚴格定義與結構化校對。
專為開發人員與工程師設計的系統化技術對話紀錄工具。精確捕捉決策過程、實作細節與會議成果,確保技術文件的準確性。
將 MoonBit 程式碼重構為慣用語法:精簡公開 API、轉換為方法、使用模式匹配與視圖,並確保測試覆蓋率,提升 MoonBit 專案的可維護性。
從 PlantUML 代碼生成適合終端的 ASCII 藝術圖表。適用於純文字文檔、README 文件及命令列優先的工作流程。
啟動 lgtm TUI 以進行 Markdown 文件、代碼計畫或文檔的逐行評論,支持語法高亮與協作反饋工作流。
Cosense (原 Scrapbox) 專用自動化技能,支援頁面讀取、搜尋、新增及透過 API 進行安全編輯。
建立與管理生產級 Grafana 儀表板,用於系統可觀測性、即時指標視覺化與監控。
進階 AI 代理工作流編排,支援多模型路由、Codex 沙盒迭代、平行 swarm 執行及複雜管線中的持久化記憶體功能。
適用於 Python 的互動式繪圖函式庫,支援超過 40 種圖表類型、科學視覺化、統計分析以及透過 Plotly Express 與 Graph Objects 建立網頁儀表板。
生成結構化的 Handoff Pack 提示詞,用於將任務委派給 Gemini,確保明確的範圍、驗收標準與格式規範。