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matlab/matlab-agentic-toolkit
GitHub用于在MATLAB Experiment Manager中创建实验。分析用户代码或问题描述，自动分类实验类型（通用、内置训练或自定义训练），并生成相应的实验函数、超参数表及实验对象，支持参数扫描和配置对比。
Install All Skills
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Skills in Collection (198)
Showing top 50 of 198 by quality score. Use the install list command or open individual skills for the rest.
用于在MATLAB Experiment Manager中创建实验。分析用户代码或问题描述，自动分类实验类型（通用、内置训练或自定义训练），并生成相应的实验函数、超参数表及实验对象，支持参数扫描和配置对比。
用户希望从脚本或函数创建实验
需要扫描参数或超参数
请求比较不同配置
描述适合进行实验的问题
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用于MATLAB中单响应分类或回归任务的表格特征工程与选择，提供从数据摄入到特征评估交付的结构化流程。
MATLAB单响应监督学习特征工程
非结构化数据特征提取后的表格处理
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通过AppController程序化控制MATLAB分类与回归学习器，实现模型训练、评估、对比及导出。适用于自动化机器学习工作流，支持超参数调优和可解释性分析。
使用分类或回归学习器训练模型
比较不同机器学习模型性能
从学习器应用导出模型
自动化驱动MATLAB机器学习界面
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-use-machine-learning-apps -g -y
提供道路元素到RoadRunner资产路径的映射查找表，用于地图格式转换和HD Map对象资源分配。
将源地图格式转换为RRHD
解析车道标记子类型至RR资产路径
根据区域代码映射交通标志资产
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将Lanelet2地图(.osm)转换为RoadRunner HD Map格式(.rrhd)。通过MATLAB执行完整转换流水线，解析几何、拓扑及语义信息，生成包含路口、标识和标线的仿真场景数据。
将Lanelet2 .osm文件转换为RoadRunner .rrhd格式
从开源地图数据构建驾驶场景
使用MATLAB导入Lanelet2地图到RoadRunner
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill roadrunner-convert-lanelet2-to-rrhd -g -y
RoadRunner工作流的基础技能，负责从MATLAB连接RoadRunner、管理项目/场景生命周期及句柄。提供rrApp初始化，供下游技能复用。
连接或启动RoadRunner
创建、打开或保存项目/场景
设置世界原点
检查RoadRunner状态
关闭RoadRunner
下游技能需要rrApp初始化
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用于将HD地图或OpenDRIVE文件导入RoadRunner场景，支持可视化验证与构建。需依赖roadrunner-core提供的rrApp句柄，并严格遵循文件复制、桥接选项及路缘保留等关键规则。
导入.rrhd或.xodr文件到RoadRunner
验证Lanelet2转RRHD后的地图结果
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提供RoadRunner HD Map构建的通用算法与API模式，支持从零创建或转换地图数据。
从零构建合成道路场景
将Lanelet2等格式转换为RRHD
处理几何对齐、中心线合成及路口多边形构建
调试RRHD实体构建错误
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通过roadrunnerAPI在MATLAB中编程创建RoadRunner场景，包括添加执行体、构建路线、设置阶段逻辑及验证。
roadrunnerAPI
scenario authoring
add actor
create route
phase logic
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指导使用Embedded Coder将MATLAB代码生成用于微控制器等嵌入式硬件的C/C++代码，配置ERT、硬件目标及内存约束，并进行PIL/SIL验证。
为STM32或树莓派等嵌入式设备生成C/C++代码
配置无动态内存分配的嵌入式代码生成
设置处理器在环(PIL)或软件在环(SIL)验证流程
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迭代优化MATLAB设计文件以生成更快的CUDA代码。通过编译、基准测试、性能分析和诊断修复，提升GPU MEX或CUDA代码的性能，减少内存传输并改善并行度。
优化GPU Coder代码生成
分析生成的GPU/CUDA代码或GPU MEX性能
解决gpuPerformanceAnalyzer诊断问题
提升GPU MEX速度或减少内存传输
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审查MATLAB定点(fi)代码，优化性能、代码生成效率及正确性。识别反模式并提供改进建议，适用于使用fi、fimath等类型的代码审查与C/硬件生成准备。
审查包含fi, fimath, numerictype或quantizenumeric的MATLAB代码
优化定点仿真速度
为C或硬件代码生成准备定点代码
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-review-fi-code -g -y
审查MATLAB定点(fi)代码，优化性能与代码生成效率，确保正确性。识别反模式并提供改进建议，适用于fi、fimath等对象的代码评审场景。
审查使用fi, fimath, numerictype或quantizenumeric的MATLAB代码
优化定点仿真速度
准备用于C或硬件代码生成的定点代码
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提供MATLAB SimBiology模型的构建、修改及可视化布局指导。涵盖API使用、辅助脚本配置及PK模型规范，适用于程序化或视觉编辑模型场景，排除仿真与拟合任务。
构建或修改SimBiology模型结构
添加隔室、物种、反应等组件
设计或调整模型图示布局
加载SBML项目文件以保留样式
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用于使用 fitproblem 对 SimBiology 模型参数进行拟合、估计和校准，支持 NLME 群体药代动力学分析、虚拟患者生成及 NCA 指标计算。
拟合或估计模型参数
群体 PK/PD 分析
NCA 指标计算
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用于SimBiology模型的仿真模拟，包括确定性ODE、随机SSA、场景探索和敏感性分析。适用于运行预测、假设分析和参数影响识别，排除模型构建与拟合任务。
模拟或运行模型行为
进行假设分析（what-if）
执行敏感性分析
剂量反应研究
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用于构建、修改和可视化SimBiology模型，提供API参考与布局模式。适用于添加组分、反应及生成图表，支持全环境运行，强调路径配置与正向反应书写规范。
构建或修改SimBiology模型
设计或调整模型图表布局
加载包含图形的.sbproj文件
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用于拟合 SimBiology 模型参数，支持 NLME、虚拟患者及 NCA 指标计算。通过 fitproblem 统一接口进行参数估计与校准，确保数据格式与约束设置正确。
拟合或估算模型参数
群体药代动力学(NLME)分析
生成虚拟患者队列
计算非房室分析(NCA)指标如AUC
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用于 SimBiology 模型的仿真模拟，支持 ODE、随机 SSA、场景探索及敏感性分析。适用于预测行为、假设分析及参数影响识别，需遵循 MATLAB 路径配置与求解器设置规范。
运行或预测模型行为
进行假设情景分析（what-if）
执行剂量反应或参数扫描
识别关键敏感参数
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指导在MATLAB中使用Datafeed Toolbox连接Bloomberg、FRED和Haver Analytics获取金融经济数据。提供接口选择指南及API调用规范，适用于涉及证券、经济指标或数据源连接的MATLAB开发场景。
用户需要从MATLAB连接Bloomberg、FRED或Haver Analytics
用户需要检索市场数据或经济时间序列
用户在MATLAB中编写涉及数据提供商连接的代码
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用于通过VBA宏和电子表格函数在Excel与MATLAB间交换数据、执行命令及导入图像，实现以Excel为接口、MATLAB为计算引擎的工作流。
需要导出Excel数据到MATLAB变量
需要从MATLAB导入变量到Excel单元格
需要在Excel VBA中调用MATLAB命令
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用于在MATLAB中从电池循环测试数据提取特征，支持SOH估计、RUL预测及微分曲线分析。涵盖分段统计与峰值检测，适用于电化学电池测试数据处理。
电池测试数据特征提取
SOH估计或RUL预测
微分曲线（IC/DV/DT）分析
使用battery*相关函数
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用于旋转机械信号的特征提取，支持振动、电气等传感器数据。涵盖从数据预处理、特征计算、选择到健康指标构建及部署的完整工作流，适用于故障检测与状态监测应用。
旋转机械传感器数据的特征提取
构建状态监测系统或故障检测应用
处理高频振动数据进行降维
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基于MATLAB系统辨识工具箱，从输入输出或时间序列数据中估计线性动态模型（如传递函数、状态空间、ARX等）。涵盖模型结构选择、阶次确定、参数估计及结果验证，适用于仿真、预测及控制设计场景。
从测量数据中识别线性动态模型
估计传递函数或状态空间模型
确定模型阶次并比较不同结构
为PID调优获取被控对象模型
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指导在MATLAB中使用imageshow和viewer2d进行高性能图像显示、ROI标注及交互式可视化的技能。
需要创建图像查看器或GUI
需要在图像上添加标注或ROI
需要显示叠加层或分割掩码
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提供MATLAB中3D体数据、医学影像及表面网格的可视化技能，涵盖volshow、viewer3d构建交互界面，支持ROI标注、蒙版叠加及数据流式更新。
需要显示3D体数据或等值面
创建医学影像查看器或GUI应用
在3D视图上添加标注或感兴趣区域
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用于在MATLAB中构建、导入、分析、容差分析和优化光学系统的技能。支持光线追踪、几何光学分析、Zemax导入及镜头设计优化，涵盖光学系统核心对象与材料管理。
光学系统设计
光线追踪
Zemax文件导入
光学容差分析
镜头畸变或色差分析
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用于MATLAB中读取和写入3D点云数据，支持PLY、PCD、LAS/LAZ、PCAP、E57及IDC格式。涵盖文件加载/保存、格式转换、属性提取及特定传感器记录读取，需严格遵循各格式对应的读写函数及参数规则。
从磁盘加载或保存点云文件
在不同点云格式间进行转换
读取LAS/LAZ、PCAP、E57或IDC格式文件
处理激光雷达点属性（如分类、GPS时间）
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用于3D点云配准与对齐，支持ICP、NDT、LOAM等算法。涵盖算法选择、参数调优、预处理及多激光雷达地图构建，需Computer Vision和Lidar Toolbox。
用户请求配准或对齐3D点云
需要选择或调整配准算法
从多个激光雷达扫描构建地图
合并已配准的点云
询问初始变换估计
配准前的点云预处理
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提供MATLAB中blockedImage处理大型图像的模式，支持并行计算、自定义适配器及多种格式（如TIFF、WSI），用于内存外数据处理与可视化。
需要处理超出内存的大型图像数据
使用blockedImage对象进行创建、处理或可视化
实现images.blocked.Adapter子类以支持自定义文件格式
需要利用并行计算加速图像处理任务
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-process-large-images -g -y
指导在MATLAB中使用Lidar Toolbox读写3D点云文件（PLY, PCD, LAS/LAZ等），涵盖格式路由、属性保留及传感器PCAP读取，避免实时流处理。
需要加载或保存点云数据到磁盘
进行不同点云格式之间的转换
读取激光雷达传感器原始记录文件
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提供3D点云配准算法选择与调优指南，涵盖ICP、NDT等本地及全局方法，指导预处理、参数设置及精度评估。
用户请求注册或对齐3D点云
需要选择或调整配准算法
询问初始变换估计
希望合并已注册的点云
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-register-point-clouds -g -y
指导MATLAB优化全流程，包括问题分类、公式化（optimproblem）、求解器选择与配置（fmincon等）及结果验证。覆盖基于问题和基于求解器的方法，辅助调试收敛性和约束违反。
定义MATLAB优化变量、目标或约束
询问optimproblem或fcn2optimexpr用法
选择或配置求解器如fmincon、ga
解释exitflag或调试收敛性问题
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用于创建、编辑和运行MATLAB纯文本活脚本(.m)，支持富文本、LaTeX公式及图表。适用于生成教程、分析报告、文档或教育内容，以及将二进制.mlx转换为版本控制友好的.m文件。
生成MATLAB教程或分析报告
编写包含公式和图表的技术文档
将.mlx文件转换为.m格式以进行版本控制
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-create-live-script -g -y
用于诊断MATLAB代码错误和意外行为，支持断点设置、工作区检查及运行时故障排查。通过静态分析与动态调试结合，自动触发于工具报错或用户请求，定位根因并恢复代码正常运行。
遇到MATLAB错误或异常结果
需要设置断点或检查变量状态
追踪函数输出错误原因
出现NaN/Inf值
MCP工具返回错误
用户请求帮助调试
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-debug-code -g -y
用于诊断MATLAB错误和异常行为。支持断点设置、工作区检查、try-catch分析及常见错误模式排查。适用于调试函数、追踪错误、检查变量或诊断运行时失败，结合静态分析与实时会话定位根因。
用户遇到MATLAB错误或意外结果
需要设置断点或检查变量状态
追踪函数输出错误原因
出现NaN/Inf值
MCP工具返回错误
用户请求帮助调试或分享堆栈跟踪
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提供使用MATLAB Package Manager (mpm)从命令行确定性安装MathWorks产品的标准化工作流。适用于通过脚本在CI/CD、容器或批量部署中重复安装MATLAB、Simulink及工具箱，强调绝对路径、安全限制及跨平台兼容性。
通过命令行安装MATLAB、Simulink或工具包
需要为CI/CD或容器环境设置可重复的MATLAB安装脚本
询问mpm或非交互式MATLAB安装流程
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用于列出、检查或验证指定 MATLAB 安装文件夹中已安装的 MATLAB 产品和支持包。支持通过路径或发行版名称解析 matlabroot，并读取 prodcontents.json 提取已安装产品列表。
用户询问已安装的 MATLAB 产品、工具箱或支持包
用户希望验证特定产品是否已安装
用户提供 matlabroot 路径或发行版名称并要求查看内容
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-list-products -g -y
指导智能体通过系统化四步法查阅MathWorks官方文档，以确认函数语法、配置细节及最佳实践。利用webread获取版本特定信息，减少试错迭代，适用于需要权威来源验证或查找工作流的场景。
查询MathWorks产品具体功能用法
验证函数语法、参数或弃用状态
本地帮助信息不足或需版本特定API详情
URL失效需重新发现正确链接
询问MathWorks推荐的最佳实践
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提供系统化的 MathWorks 文档查阅方法，通过四步策略和快速路径高效定位 MATLAB 函数语法、配置及最佳实践，解决知识过时或 URL 错误问题。
查询 MATLAB 函数语法或参数
验证 API 版本特异性信息
查找特定产品的函数列表
获取官方推荐的工作流最佳实践
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用于系统审查MATLAB代码的质量、性能及MathWorks规范符合性。通过静态分析工具检查命名、结构、复杂度等，识别代码异味并提供改进建议，适用于代码提交前审核或发布准备。
用户请求审查、审计或提升代码质量
用户希望检查是否符合MathWorks编码标准
代码准备交接、发表或开源时
实现重大修改后提交前验证
用户报告代码异味或寻求清理建议
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-review-code -g -y
基于matlab.unittest框架生成、运行及分析MATLAB单元测试。支持类测试、参数化、Mock、覆盖率分析及App测试。遵循AAA模式，禁止脚本测试与测试逻辑，需先提交测试计划并经确认后执行。
编写MATLAB函数或类的单元测试
运行现有测试套件
进行代码覆盖率分析
配置CI/CD测试流程
使用程序化手势测试App Designer应用
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用于生成、运行和分析MATLAB单元测试的Skill，支持类测试、参数化、覆盖率及CI/CD集成。适用于编写测试代码、执行测试套件、验证代码质量及App Designer应用测试场景。
编写MATLAB函数或类的单元测试
运行现有测试套件并分析覆盖率
配置MATLAB代码的CI/CD流程
使用程序化手势测试App Designer应用
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用于生成 MATLAB 代码以分析表格和时序数据，涵盖探索、清洗、转换及聚合等任务。
处理表格或时间表数据
时间序列分析
数据清洗与转换
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-analyze-data -g -y
提供MATLAB中CSV、Excel、JSON等数据文件的读写、解析及错误排查指导，涵盖格式配置、编码处理及现代I/O最佳实践。
读取或写入CSV、Excel、Parquet、JSON文件
解决数据导入导出错误
从URL或API获取数据
处理非英语区域设置数据
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-import-export-data -g -y
自动对比MATLAB版本间设置差异，更新配置脚本中的路径和类型，适配新发行版。适用于升级或降级时的启动脚本、团队偏好文件及测试设置的迁移维护。
MATLAB版本升级后配置脚本失效
迁移启动脚本到新版MATLAB
批量更新偏好文件中的设置路径
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-migrate-settings -g -y
指导在MATLAB中调用Python库，涵盖环境配置、API使用及错误排查。禁止使用过时语法，强调通过Bash工具管理依赖和类型转换规范。
编写调用Python的MATLAB代码
解决ModuleNotFoundError等Python相关报错
为MATLAB配置Python虚拟环境或安装包
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-call-python -g -y
在工具箱API规范批准后，分析运行时依赖并生成依赖清单。分类传递性依赖（内置、产品、插件或外部未解析），提供解决选项及权衡。用于代码变更后的更新，不修改源码或构建安装包。
matlab-define-toolbox-api 规范已批准
用户询问代码依赖项
代码变更后需更新依赖清单
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-analyze-dependencies -g -y
用于评估 MATLAB 工具箱的构建就绪状态，验证帮助文档、测试覆盖率及代码规范等16项指标。默认生成问题清单，经用户批准后可委托其他技能修复缺陷，适用于打包前的健康检查与改进建议。
用户询问是否准备好打包或发布
要求改进工具箱以使其具备分发条件
在开发周期中进行定期健康检查
在执行 matlab-build-toolbox 之前
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-assess-toolbox -g -y
自动执行 MATLAB 工具箱构建流程。验证 buildfile.m，解析依赖链并运行构建任务，最终生成 .mltbx 包。适用于无阻碍的自动化构建场景，无需人工确认。
用户指令包含 'build it'、'run the build' 或 'build package'
前置评估技能返回 READY 状态
npx skills add matlab/matlab-agentic-toolkit --skill matlab-build-toolbox -g -y
