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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。
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。
共找到 210 個技能
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。
一個 macOS 介面自動化指令列工具,協助代理程式進行螢幕擷取、UI 元素定位、應用程式管理,並支援基於 JSON 的腳本化工作流程。
為 pandas/polars/PySpark 生成數據清洗管道,處理缺失值、重複項、異常值、類型轉換及數據驗證。
實作 Google Gemini API 影像分析功能,包含圖片標註、物件偵測、圖像分割、視覺問答及多圖比較分析。
使用 Chrome 無頭模式自動為 MicroSim 視覺化產生高品質截圖。適用於文件製作、社群媒體預覽及品質評估。
構建企業級 AI 代理系統,支援 LangGraph、Anthropic/OpenAI/vLLM 與結構化輸出。具備串流傳輸、A2A 協定、Pydantic 驗證、向量記憶體與防幻覺機制,適用於複雜的多代理協作工作流。
Moltbot Arena AI 代理技能,適用於即時戰略程式設計遊戲。透過 REST API 管理單位、自動化資源採集、協調建築並執行戰術決策。
透過預先配置的 Claude Code 目錄、指令與代理機制,標準化專案架構,確保所有開發模板具備高度一致性。
執行全面的程式碼審查,專注於安全性漏洞、效能優化、可維護性及程式碼正確性。
為 LLM 設定的程式開發行為準則,旨在減少錯誤、落實最佳實踐,並透過強調簡潔性、精確修改與目標導向驗證來提升代碼品質。
LobeHub 的 TypeScript 開發標準,涵蓋型別安全、非同步模式、導入規範、UI 組件集成以及效能優化準則。
情境工程基礎指南:為 AI 代理優化 Token 預算、注意力機制及系統架構。