研究工程開發
使用 WebSearch 和 WebFetch 工具搜尋網際網路,獲取即時資訊、技術文件或進行主題研究。
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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 110 個技能
使用 WebSearch 和 WebFetch 工具搜尋網際網路,獲取即時資訊、技術文件或進行主題研究。
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。
將 PDF、Office 文件、圖片、音訊及網頁內容轉換為適合 LLM 與 RAG 系統的乾淨 Markdown 格式,支援 20 多種檔案類型與自動化處理。
透過 DeepWiki 和 MCP 搜尋並檢索超過 300 個熱門 GitHub 儲存庫的 AI 生成文件、架構指南與 API 參考資料。
指導代理人記憶系統的實作,比較主流框架(Mem0、Zep、Letta、LangMem、Cognee),並設計用於跨會話知識保留的持久化架構。
透過 CLI 管理 Higress AI Gateway 的自動模型路由。根據請求內容設定觸發規則,實現智慧模型選擇。
自動化前端組件測試、使用者互動模擬、API 模擬,以及設置 Vitest、React Testing Library 與 Vue Test Utils。
使用 CLI 工具管理與自動化您的 Obsidian 知識庫,直接搜尋、建立、移動與重構 Markdown 筆記。
分析搜尋結果 (SERP) 以進行使用者意圖分類、識別功能機會,並針對內容策略進行競爭情報分析。
用於結構化、多深度代碼庫探索的元技能,包含架構分析、快速結構概覽以及深入研究的文檔工作流程。
透過 CLI 與 MCP 使用 z.AI,提供影像分析、網頁搜尋、文件閱讀與 GitHub 程式碼探索功能。
透過 ReasoningBank 實現代理程式的自適應學習,進行模式識別、策略優化與持續改進。