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AI智能体自进化引擎

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EvoMap/evolver
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Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。
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DiffDock分子对接与构象预测

diffdock
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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DiffDock是一款基于扩散模型的深度学习工具，用于预测小分子配体与蛋白质靶点的三维结合构象。它支持结构生物学药物发现、批量虚拟筛选和先导化合物优化。用户可输入蛋白质结构（PDB）或序列，以及各类配体格式，输出预测的结合位点和置信度。该工具旨在预测构象，而非结合亲和力。
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ESM蛋白质语言模型与设计

esm
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能基于ESM（进化尺度模型）系列，为蛋白质组学和计算生物学提供全流程解决方案。核心功能包括：利用ESM3进行蛋白质序列生成（从头设计）、结构预测（序列到3D结构）和逆向折叠（结构到序列设计）。同时，可以使用ESMC模型提取高质量蛋白质嵌入，支持功能注释和高级生物信息学研究。
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Modal：AI/ML无服务器云平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Modal是一个专为AI和机器学习工作负载设计的无服务器云平台。它允许用户部署、服务和扩展复杂的模型（如大型语言模型），而无需手动管理底层基础设施。核心功能包括按需接入高端GPU资源、无服务器函数自动伸缩、提供持久化存储，并且整个基础设施都可以纯代码定义，极大简化了开发流程。
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开源笔记：私密AI研究分析平台

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Open Notebook是一款自托管、开源的AI研究分析工具，是Google NotebookLM的优秀替代品。它支持摄入PDF、视频、网页等多种格式的资料，并将其组织成私密知识库。核心功能包括上下文感知的AI聊天、自动总结、多说话人播客生成，以及通过完整的REST API提供程序化访问。通过自托管部署，确保了数据的完全私密性与安全性，并支持多种主流AI模型。
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高性能强化学习框架

pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PufferLib是一个高性能、可扩展的强化学习框架，专为大规模并行训练和向量化模拟设计。它集成了PuffeRL算法和PufferEnv API，支持多智能体系统和自定义环境创建，实现业界领先的高速性能。适用于大型AI研究和大规模实验。
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PyTorch Lightning深度学习框架

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PyTorch Lightning是一个全面的深度学习框架，用于组织和自动化PyTorch模型的训练流程。它通过将模型组织为LightningModules，简化了繁琐的编写代码，并在Trainer中自动化训练循环。该框架支持多GPU/TPU分布式训练（DDP, FSDP），并集成了数据加载、回调函数和实验跟踪（W&B, MLflow），适用于构建专业、可扩展的深度学习项目。
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科学图表和示意图生成器

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该技能是一款强大的AI工具，专为将复杂的科学概念转化为出版级别的视觉示意图。它使用Nano Banana 2 AI生成，并由Gemini 3.1 Pro Preview进行严格的质量审核。擅长生成神经网络架构图、生物学通路、系统流程图等，并通过智能迭代机制，确保图形质量符合期刊、海报等不同文档类型的标准。
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单细胞组学生成模型工具箱

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这是一个基于深度生成模型和变分推断的综合性Python框架，用于先进的单细胞组学分析。它支持单细胞RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq以及空间转录组等多种多模态数据的深度整合与分析。核心功能包括概率批次校正、细胞类型注释和多组学整合。
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稳定强化学习算法库

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Stable Baselines3是一个基于PyTorch的专业级强化学习框架。它提供了PPO、SAC、DQN等一系列稳定且可靠的RL算法实现。用户可以使用它进行标准RL实验、快速原型开发，并支持构建和训练复杂的单智能体系统，包括自定义和向量化环境。
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使用PyTorch构建图神经网络

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyTorch Geometric (PyG) 是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）标准库。它提供了一系列用于处理各类图数据（包括异构图）的专业数据结构，并内置了超过60种GNN层实现（如GCN、GAT）。该库支持完整的图数据集加载和数据预处理，是进行节点分类、图分类和链路预测等深度学习图任务的核心工具。
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Qdrant索引与数据摄取优化指南

qdrant-indexing-performance-optimization
github/awesome-copilot
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本指南旨在帮助用户诊断和解决Qdrant数据库的性能瓶颈。它详细介绍了如何优化缓慢的数据上传、处理优化器运行卡顿的问题，并提供了HNSW参数调优、数据分片以及多租户索引的最佳实践，确保向量搜索的高效性能。
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