agent-checkpointing
为代理实现检查点功能,以支持恢复、调试和重放
共 401949 条已上架资产
为代理实现检查点功能,以支持恢复、调试和重放
实现包含指标、日志和分布式追踪的全面可观测性
使用 Apache Airflow DAG、Kubeflow Pipelines、Prefect 流、Dagster 操作与资产、ZenML 和 Argo Workflows 实现端到端机器学习工作流的自动化
为专门的 AI 任务创建自定义子代理
阻止会话剩余时间内对指定目录之外的所有文件写入和编辑操作
将代码变更限定在必要的范围内,并识别直接的后续变更
评估并加强责任分配、分层结构、模块边界以及依赖方向
将已完成的证明语料库、经过验证的研究闭环或当前的证明重构交接材料转化为一篇可直接投稿的 LaTeX 手稿
将已完成且经研究循环验证的证明闭包重构为紧凑的、可本地验证的证明、最小派生证明 DAG 和摘要绑定的交接
快速可靠地创建、改进、重构、验证、安装、测试、评分和维护 Codex Agent 技能
C++项目的设计、实现、测试与静态分析开发工作流
Python 项目的编码规范、开发环境及工作流程通用规则集
当用户要求创建、更新、同步、审计或重构仓库文档时使用,包括 README、ADR、API、架构、设计/RFC、CHANGELOG、CONTRIBUTING/DEVELOPMENT、AGENTS
feat: 添加用户登录功能
将深度嵌套的条件语句、模式匹配表达式和冗长函数重构为小型可组合的辅助函数
通过第一性原理分解、重构、科学压力测试、针对性证据核查和用户反思,从用户自身的科学直觉出发,发展出一个候选研究问题
当 Codex 执行多步骤开发、重构、调试、迁移、文档或目标任务时,若需判断真正终点,或出现反复打底、预先抽象化、持续追加改进、完成后仍继续开发、仅完成本地代码但未达到部署或公开验证要求等情况时使用
在 Jupyter 笔记本中使用小型、目标明确的单元格,单一职责函数,显式的单元格目标,简洁的文档字符串,逻辑清晰的块注释,可见的中间状态和可重现的执行来生成、扩展、简化、审查、重构、记录和验证 Python 代码
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将可能改变定价秩序的事件拆解为四层同心圆结构: