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SHAP 模型可解释性指南

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能涵盖使用 SHAP 库解释和审计机器学习预测。指导用户选择解释器、计算特征归因并验证结果。包括局部和全局可视化工作流，处理多输出模型，并确保模型行为描述准确，不暗示因果关系。需要 Python 3.12+ 及特定 SHAP 版本。

SimPy 离散事件仿真

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Python 离散事件仿真库，支持构建和分析有界过程模型。涵盖事件、资源、中断和监控，适用于队列、物流和服务运营建模，提供可复现的输出分析与验证。

强化学习算法库

stable-baselines3

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生产级强化学习库，提供 PPO、SAC、DQN、TD3、DDPG、A2C 等算法。用于训练 RL 智能体、创建自定义环境、实现回调函数和优化训练工作流。适用于 Gymnasium 环境的单智能体强化学习。需要 Python 3.10+ 和 PyTorch >= 2.3。

研究数据统计分析

statistical-analysis

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能提供研究数据的统计分析报告，涵盖测试选择、假设检验、效应量计算及 APA 格式报告。支持频率派与贝叶斯方法，包括 t 检验、方差分析、回归和相关分析。适用于比较组别、验证假设及分析实验数据，确保结果严谨可靠。

PyTorch Geometric 图神经网络库

torch-geometric

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PyTorch Geometric 是基于 PyTorch 的图神经网络标准库，支持节点、边和图分类，包含 GCN、GAT 等消息传递算法，处理异构图及邻居采样。适用于构建可扩展的 GNN 模型，提供标准数据集和预处理转换功能。

TorchDrug 分子图学习工作流

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TorchDrug 是用于图学习的模块化 PyTorch 库，支持分子属性预测、分子生成和知识图谱推理等任务。提供数据集、模型和训练引擎，用于构建计算化学和生物学工作流。使用前需确保 PyTorch 1.8-2.0 及 Python 3.7-3.10 兼容性。

Transformer 模型加载与微调

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 Hugging Face Transformers 库加载 Hub 预训练模型，通过 Pipeline 快速推理、文本生成，并用 Trainer API 微调模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频与多模态任务。

UMAP 非线性降维工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 UMAP-learn 进行快速、可扩展的非线性降维，适用于二维/三维可视化嵌入、聚类预处理、监督与半监督 UMAP、DensMAP、AlignedUMAP 及参数化 UMAP 工作流，并包含关键参数调优指南。

Vaex 大数据处理与分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Vaex 是一款高性能 Python 库，专为处理超出内存容量的大型表格数据集而设计。它支持核心外操作、惰性求值、快速聚合及大数据可视化。适用于处理海量 CSV、HDF5、Arrow 或 Parquet 文件，对数十亿行数据进行统计分析，并在不占用内存的情况下构建机器学习流程。

学术投稿模板

venue-templates

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

根据期刊、会议、海报及基金申请等不同场景，提供格式规范核对、官方模板指引和内置 LaTeX 脚手架，帮助准备学术投稿与资助文件。

上下文与Token优化技能

zipai-optimizer

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个高级技能，用于优化大型语言模型（LLM）的上下文使用。它通过制定严格的规则，实现提示缓存、日志精简、基于抽象语法树（AST）的代码检查和紧凑的数据结构化。适用于需要极高信息密度和迭代开发流程的专业技术场景。

音乐理论与实践辅导

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该技能充当全面的音乐学习教练，系统地指导用户学习音乐的各个方面。内容涵盖从乐理基础（音阶、和声）、结构化乐器练习、高级听音训练，到舞台表演技巧和音乐历史知识。无论你是初学者还是进阶学习者，都能通过此技能建立全面的音乐知识体系和实战能力。

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