研究資料分析自動化
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從實驗數據生成學術論文級別的出版品質圖表與 LaTeX 表格。
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從實驗數據生成學術論文級別的出版品質圖表與 LaTeX 表格。
分析代碼庫並使用企業級託管腳手架生成基於證據的 Loa 工件,實現結構化的現實映射。
一套標準化工作流程,用於將原始 PM 筆記、工作坊內容或初稿轉化為經過驗證且符合儲存庫規範的 AI 技能。
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。
智慧型研究代理,可自動在快速網頁搜尋、深度多來源合成與學術資料庫查詢之間路由您的查詢。
基於 LangGraph 與 Claude Opus 4.5 的自動化 LinkedIn 內容行銷多代理系統,涵蓋趨勢研究、內容生成、個人品牌語氣分析與成效追蹤。
透過平行代理執行分析專案結構、相依套件與程式碼模式,為快速上手陌生程式庫與 AI 輔助開發產生詳細的專案背景文件。
結構化、模板驅動的端到端功能開發工作流,包含編碼、自動化測試、驗證及基於會話的持續改進。
透過反向工程優質 GitHub 專案與開源方法論,建立高效能 AI 技能。
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。
將整個代碼庫打包成單一、適合 AI 閱讀的文件。適用於為 Claude、ChatGPT 和 Gemini 提供程式碼上下文,以進行代碼分析、安全審計與錯誤排查。
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。