研究自動化工程開發
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端到端自動化研究代理:從想法生成、文獻綜述到實驗執行、對抗式審查循環與論文撰寫。
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端到端自動化研究代理:從想法生成、文獻綜述到實驗執行、對抗式審查循環與論文撰寫。
對本地分支差異進行自動化安全審計、漏洞檢測及代碼品質評估,使用結構化的檢查清單驅動驗證流程。
基於 Apple Silicon 與 MLX 的本地機器學習推論服務,整合語音識別 (ASR)、語音合成 (TTS)、翻譯、圖像生成與視覺識別功能。
結構化平行腦力激盪代理,專注於概念發想與擴展。透過多代理視角將模糊想法轉化為實用願景。僅限發想,不用於任務規劃。
自動化品質保證系統,根據定義的檢查清單驗證 PB-000 市場研究工作流程中的 Markdown 交付物。
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。
為研究、開發與測試工作流部署網格、層級與星狀拓撲等進階多代理人蜂群編排策略。
使用 Cloudflare Agents SDK 在 Workers 上構建有狀態的 AI 代理。支援實時 WebSocket、持久化狀態管理、定時背景任務與工具整合,專為生產環境設計。
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。
使用 Skills Hub CLI 管理、同步並應用 AI Agent 技能、Kit 與預設。透過瀏覽目錄、檢視設定並部署精選的指令策略與技能包,簡化您的專案配置流程。
使用 matplotlib 和 seaborn 建立可發表等級的圖表與視覺化,並可在任何 LLM 環境下本地運行。
結構化推理工具,用於複雜問題分解、分步分析、一致性驗證以及帶有置信度評分的證據合成。