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证据驱动的深度研究工作流
research-ops
affaan-m/ECC
185
这是一个高级、结构化的研究流程,用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景,生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议,适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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安全扫描:防护提示注入与攻击
safety-scan
ruvnet/ruflo
376
该工具用于对所有不可信输入(如用户提交、API载荷)进行全面的安全扫描。它可以检测提示注入、越狱尝试、指令覆盖攻击和敏感内容等各类安全威胁。它不仅提供基础的安全校验,还支持深度分析、全面扫描以及使用检测到的威胁来训练防御模型,是构建安全AI应用的关键组件。
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编程前系统调研工作流
search-first
affaan-m/ECC
291
这是一个系统化的工作流,用于在开始编写自定义代码前进行充分的调研。它指导用户完成从需求分析、跨渠道(如npm、PyPI、GitHub)并行搜索、到根据可维护性、社区支持等维度评估候选方案的全过程。目的是避免重复造轮子,确保使用现有成熟的库和最佳实践。
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自动化智能体合规性测量
skill-comply
affaan-m/ECC
89
该工具用于评估编程智能体是否严格遵守了指定的技能或业务规则。它能自动生成不同严格度的测试场景,执行智能体,并通过LLM分析,生成一份详细报告,精确测量工具调用与预设工作流规范的合规性。
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社交图谱加权排名分析
social-graph-ranker
affaan-m/ECC
94
这是一个先进的网络情报工具,用于计算加权图谱分数,描绘到达目标的最优路径。它能够识别潜在的引荐人,衡量跨连接的“桥梁价值”,并帮助用户判断是否需要温和引荐或直接外联。对于需要掌握核心排名数学原理的用户尤其适用。
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Spring Boot代码质量验证流程
springboot-verification
affaan-m/ECC
98
一套完整的Spring Boot项目代码质量门禁检查清单。它指导开发人员在合并或部署前执行构建、静态代码分析(SpotBugs, PMD)、单元/集成测试、代码覆盖率测量、安全扫描(OWASP)以及差异比对等一系列强制性步骤,确保代码质量和安全合规。
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多智能体团队构建器
team-builder
affaan-m/ECC
331
这是一个交互式的工具,用于发现、选择并构建由多个专业AI智能体组成的团队。它可以从不同领域(如工程、市场营销)选择多个角色,然后以并行模式启动它们。最后,它会整合所有智能体的独立分析结果,生成包含共识、冲突点和下一步建议的综合报告。
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回答深度与令牌预算顾问
token-budget-advisor
affaan-m/ECC
368
该技能在AI生成回答前进行拦截,允许用户精确控制期望的回答深度、长度和令牌预算。它会根据用户输入的内容复杂性进行估算,并提供多个级别选项(如25%至100%),确保输出内容与用户需求匹配,无论是需要简短总结还是详尽分析。
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交易信号特征归因解释
trader-explain
ruvnet/ruflo
339
本技能用于为复杂的算法交易信号提供监管级别的特征归因分析。通过构建特征贡献图并运行PageRank算法,它可以精确识别出哪些输入特征对最终预测结果的贡献最大。这对于满足欧盟AI法案和SEC等监管机构对模型可解释性的要求,提供可靠的审计追踪。
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市场数据神经网络训练与预测
trader-train
ruvnet/ruflo
88
该技能提供了一个完整的市场预测工作流,用于使用历史市场数据训练先进的神经网络模型(如LSTM、Transformer和N-BEATS)。它可以进行模型训练、生成带置信区间的预测、比较不同模型的性能,并将结果结构化存储,支持后续的深度分析和模型优化。
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美国专利商标官方记录查询
uspto-database
affaan-m/ECC
257
用于系统化访问和分析美国专利商标局(USPTO)的官方知识产权数据。涵盖专利搜索、商标状态查询、所有权转移追踪和IP景观记录构建。适用于IP尽职调查和记录确认,强烈推荐使用官方API,并强调数据日志记录。本工具仅用于数据收集,不构成法律建议。
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向量聚类:发现语义群组
vector-cluster
ruvnet/ruflo
293
该技能利用图谱社区检测算法(如谱聚类/Louvain)对指定命名空间内的向量集合(如代码嵌入)进行聚类。它用于发现数据集中潜在的主题、识别自然分组,并分析大规模、非结构化向量数据间的关联性。适用于需要根据语义相似性而非简单关键词匹配来组织向量数据的情况。
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