資料分析工程開發自動化
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一個多範式 ETL 管線代理,支援批次與串流資料處理、自動結構推論以及可設定的 DAG 轉換,適用於異質資料來源。
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一個多範式 ETL 管線代理,支援批次與串流資料處理、自動結構推論以及可設定的 DAG 轉換,適用於異質資料來源。
透過 Smithery CLI 尋找、連接並使用超過 10 萬個 MCP 工具與技能,整合外部服務、管理代理工作空間並實現自動化工作流程。
統一的 AI 閘道,支援超過 100 種大語言模型,提供相容 OpenAI 的 API、模型備援、負載平衡及企業級管理工具。
AI 優化專案追蹤系統,利用 YAML 與 Markdown 混合格式,實現高效率的專案編排、階段管理與自動化任務委派,大幅降低 Token 消耗。
使用 XcodeBuildMCP 自動化 iOS 開發流程:在本地模擬器上進行編譯、執行、測試、UI 檢測及日誌捕獲。
TraceMem 基礎心智模型與操作規則,確保 AI 代理執行過程的安全、可稽核性與合規性。
根據暫存的變更,依照 Chris Beams 的七大原則生成專業且符合規範的 Git 提交訊息。
使用 k6、Artillery 或 JMeter 進行應用程式效能分析,測量延遲、吞吐量與錯誤率。適用於規劃負載、壓力與耐力測試,以識別效能瓶頸。
使用 Qwen ASR 模型將音訊檔案 (wav, mp3, ogg) 轉錄為文字。快速、易於本地部署且無需 API 金鑰。
整合飛書聊天紀錄與本地每日日誌,自動生成結構化的工作週報。
MassGen 自我開發指南,支援自動化測試與視覺化 UI/UX 評估流程。
透過先進的上下文壓縮、結構化摘要與任務導向的狀態管理,為長期運行的 AI 代理會話優化效能並降低 Token 使用量。