Agent Skills Hub

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共找到 128 個技能

工程開發自動化
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執行實作規劃工作流程,產生技術設計產出物,並為 Spec Kit 專案建構研究任務。

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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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工程開發自動化
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將 PRD 轉換為 ralph-tui 自主執行所需的任務 beads,包含品質閘控與依賴關係管理。

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資料分析生產力研究
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執行使用者參與數據的世代分析。識別留存趨勢、功能採用率、流失模式,並透過定量數據分析生成可執行的研究建議。

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研究資料分析工程開發
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neurokit2

全面的生物訊號處理工具包,用於分析心電圖、腦電圖、皮膚電活動等訊號,支援心理生理學研究及多模態整合。

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工程開發資料分析自動化
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世界級資深資料工程技能,用於構建可擴展的資料管道、ETL/ELT 系統及現代化資料基礎架構,精通 Python、Spark、dbt 與 Kafka。

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工程開發資料分析自動化
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根據產品代碼手冊將測試工程師的缺陷描述標準化,修正錯別字、縮寫錯誤與歧義,並執行站點驗證。

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工程開發自動化生產力
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looped-builder

將大型且複雜的程式開發任務拆解為可執行的階段性計畫,並透過 Claude 驅動的 Bash 迴圈進行自動化實作與部署。

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研究資料分析工程開發
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matchms

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。

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工程開發生產力資料分析
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一種結構化的決策工具,應用 RICE、MoSCoW、Kano 和價值與努力等框架,透過數據驅動的客觀性來確定軟體功能、產品藍圖項目以及開發與否的決策優先級。

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工程開發自動化生產力
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implementation

結構化、模板驅動的端到端功能開發工作流,包含編碼、自動化測試、驗證及基於會話的持續改進。

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生產力資料分析自動化
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obsidian-bases

建立與編輯 Obsidian Bases (.base 檔案),包含資料庫檢視、篩選器、自訂公式與資料摘要功能。

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