Agent Skills Hub

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共找到 341 個技能

工程開發生產力
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deep-thinking

一套深度推理框架,透過多假設生成、嚴謹驗證與系統化分析,協助 AI 處理複雜的架構設計、除錯與高風險決策任務。

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工程開發資料分析研究
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stable-baselines3

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。

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研究自動化
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使用百度 AI 搜尋引擎 (BDSE) 進行即時網路搜尋,獲取最新資訊、文件與研究資料。

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工程開發資料分析研究
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evaluation

為 AI 代理構建系統化的評估框架,利用多維評分標準、LLM-as-a-judge 與回歸測試,量測代理效能、品質及上下文工程的有效性。

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研究自動化生產力
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paper-write

根據研究計畫與敘事報告,以章節為單位編寫 LaTeX 學術論文,並透過多模型審閱機制確保品質。

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工程開發資料分析
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zarr-python

用於儲存分塊 N 維陣列的高效能 Python 技能。支援雲端儲存 (S3/GCS)、平行 I/O,並與 NumPy、Dask 及 Xarray 無縫整合,適用於大規模科學運算。

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工程開發生產力自動化
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hegelion

適用於 MCP 的辯證推理與對抗式編碼代理,透過強制 LLM 解決內部矛盾,產出更高品質的推理與程式碼。

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資料分析研究
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seaborn

Python 統計視覺化程式庫。透過 Pandas 整合與自動統計估計,輕鬆製作盒鬚圖、熱圖與小提琴圖等出版級品質的統計圖表。

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工程開發自動化
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debugging

為 AI 編碼代理提供的標準化調試與診斷準則。

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研究資料分析生產力
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為核心研究集中的論文產生結構化、機器可讀的筆記,以實現可靠的文獻綜述與證據導向的寫作。

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資料分析研究生產力
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用於構建專業競爭格局簡報的框架,包括市場定位、同業基準測試以及為金融專業人士提供的策略分析。

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工程開發資料分析自動化研究
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parxy

一個統一的文件處理閘道,支援 PDF 解析、文字提取、格式轉換與跨多種本地及雲端供應商的文件操作。

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