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SHAP 模型可解释性
shap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
318
提供 SHAP 相关指导,展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性,并对各种模型(树、深度、线性、黑盒)进行解释与比较。
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稳定基线3:强化学习算法工具包
stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库,用于提供生产级的强化学习算法实现(如PPO、SAC、DQN等)。它支持单智能体RL模型训练,提供创建自定义环境的能力,并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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Python统计建模与计量分析
statsmodels
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
456
Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集,支持进行严格的统计推断,包括普通最小二乘回归(OLS)、广义线性模型(GLM)、混合效应模型和时间序列分析(ARIMA)。适用于计量经济学、生物统计学等领域,进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验,生成专业报告。
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供应链风险审计助手
supply-chain-risk-auditor
trailofbits/skills
452
系统梳理项目依赖,借助 GitHub 数据识别维护者单一、失效、低热度等高风险组件,便于在安全评估前集中精力处理,并给出更稳健的替代方案。
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SymPy 符号计算
sympy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
476
提供 SymPy 的符号数学指导,涵盖代数表达式化简、微积分、方程求解、线性代数、物理计算、数论与几何等场景,帮助输出精确符号结果并生成可执行代码。
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零样本时间序列预测模型
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
300
该技能利用Google的TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练,即可对任何单变量时间序列(如销量、传感器数据或天气数据)进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间,提供了完整的概率预测视图,适用于各种时间序列数据分析。
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TorchDrug 图神经工具集
torchdrug
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
296
TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱,针对分子、蛋白质与生物知识图谱,支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理,并提供丰富数据集与预设模型方便定制。
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预训练Transformer模型
transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
151
用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务,并提供模型微调和部署的完整流程,适用于构建专业级的AI应用。
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精准临床治疗计划撰写
treatment-plans
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
458
生成涵盖各科室的3-4页LaTeX/PDF治疗计划,包含SMART目标、循证干预、HIPAA合规格式和平衡的AI生成图示,帮助临床快速获得可操作方案。
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法律服务本地SEO审计
local-legal-seo-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能提供一套针对法律和专业服务机构的本地搜索引擎优化(Local SEO)全方位审计框架。它专注于提升本地可见性,涵盖了Google商家资料(GBP)的优化、建立E-E-A-T信任信号,以及优化本地化内容和目录一致性。适用于希望提高在本地搜索结果和谷歌地图上排名的律所和专业顾问。
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SEO故障排查与应急响应
seo-forensic-incident-response
sickn33/antigravity-awesome-skills
490
本技能专门用于处理突发、严重的自然流量或排名下降问题。它不是常规的SEO审计,而是提供一个结构化的“故障响应”流程。用户可以通过此流程对事故进行分级、深入根源分析,找出是技术问题、算法惩罚还是其他外部因素导致了流量崩溃,并制定恢复计划。
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品牌风格长文内容创作
article-writing
affaan-m/everything-claude-code
365
用于创作高质量、具备深度的长文内容,如指南、博客文章和教程。该功能的核心在于维护独特的品牌声调和结构,确保文章听起来像真人撰写,而非通用AI生成,尤其适用于需要高专业度和一致性的营销内容。
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