生產力資料分析工程開發
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使用 openpyxl 與 pandas 建立和編輯 Excel 試算表,包含專業格式、公式與財務建模標準。
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使用 openpyxl 與 pandas 建立和編輯 Excel 試算表,包含專業格式、公式與財務建模標準。
用於分子分析與設計的化學資訊學工具包。使用 RDKit 進行 SMILES/SDF 解析、描述符計算(LogP, TPSA)、指紋生成、子結構搜索及化學反應建模。
一個測試技能,旨在透過執行基礎任務並確認完成情況,來驗證 Skillet CLI 的功能。
DART 物理模擬的 Python 綁定 (dartpy):利用 nanobind 與 C++ 整合,支援建置 Wheel、生成型別存根,並管理機器人模擬工作流程。
將原始數據轉化為引人入勝的敘事,運用視覺化策略、敘事框架與說服性結構,協助分析師進行高階報告與數據決策。
驗證 n8n 表達式語法,執行上下文感知測試,檢測常見陷阱,並優化工作流程中的數據轉換。
使用 LLVM XRay 追蹤 Rspack Rust 函式呼叫,用於效能分析、故障排除及視覺化執行流程。
整合、修復與除錯 Flutter 的 Duit/flutter_duit 後端驅動 UI (BDUI)。支援遠端/靜態佈局、自定義組件、傳輸管理器以及生命週期除錯。
高效能文件智慧程式庫,可從 91 種以上檔案格式中提取文字、表格、程式碼與後設資料,並支援 OCR 與 LLM 格式輸出。
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。
將氣象與環境變數分類為驅動因素類別,以進行一致的歸因分析與環境建模。
透過 CLI 管理 screenpipe pipes(AI 自動化腳本)與連接。建立、執行、排程並除錯本地 AI 代理,實現基於電腦操作的自動化任務。