生產力工程開發研究
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實作類似 Manus 的持久化 Markdown 規劃流程,用於複雜的工作流、專案追蹤與研究管理,優化 AI 代理的注意力與記憶效能。
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實作類似 Manus 的持久化 Markdown 規劃流程,用於複雜的工作流、專案追蹤與研究管理,優化 AI 代理的注意力與記憶效能。
先進的上下文工程系統,用於協調 AI 代理、記憶體管理和 Token 優化,以提升長期持久性和專案智慧。
設計世界級的 PowerPoint 簡報,具備專業品牌風格、一致的排版與精緻的轉場動畫。適用於提案、演講與商業報告。
創建基於成果的職位描述、角色計分卡和能力映射,以提升招聘質量。
使用 Stable Baselines3 進行生產級強化學習。透過類 scikit-learn API 訓練智能體、設計自定義環境、實作訓練回調函數並優化工作流程。
透過平行代理執行分析專案結構、相依套件與程式碼模式,為快速上手陌生程式庫與 AI 輔助開發產生詳細的專案背景文件。
為技術架構、複雜重構與結構化除錯提供多視角 AI 諮詢服務。
使用 pygount 分析程式碼庫統計資料:程式碼行數 (LOC)、語言分佈及程式碼與註解比例。
維護結構化的 DEBUG_LOG.md 以記錄程式錯誤、除錯過程與解決方案,確保專案穩定性並累積技術知識。
分析、驗證並生成 Schema.org 結構化資料 (JSON-LD)。檢測現有標記、識別優化機會,並確保符合 Google 豐富搜尋結果規範。
執行 FastMCP 專案的嚴格程式碼審查,專注於 API 設計、依賴管理與程式碼庫的一致性。
為股票和 ETF 進行全面的技術分析,使用 RSI、MACD 和布林通道等指標生成可操作的交易訊號與比較報告。