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Python GPU 优化指南

optimize-for-gpu
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196
通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链，将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU，显著提升性能，适用于大规模数据与复杂计算场景。
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Protocols.io科学协议自动化集成

protocolsio-integration
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58
本技能提供与Protocols.io API v3的完整编程集成，用于管理科学协议的整个生命周期。用户可以使用它来搜索、创建、更新和发布科学协议，管理实验步骤和材料，支持团队协作开发，组织工作空间，并进行实验跟踪。适用于构建自动化实验室流程和科学文档系统。
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Python实验室机器人自动化框架

pylabrobot
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248
PyLabRobot是一个纯Python、厂商无关的实验室自动化开发工具包。它提供了一个统一的接口，用于控制各种实验室设备，如液体处理机器人（Hamilton, Opentrons, Tecan）、读板机、泵、摇架和培养箱。适用于构建复杂、多设备、可复现的自动化实验流程，并支持离线仿真。
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Pymoo 多目标优化框架

pymoo
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Python 框架，集成 NSGA-II/III、MOEA/D 等多目标与约束优化算法，支持基准问题、定制算子与帕累托前沿可视化，适合工程设计与多方案决策。
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量子计算开发框架

qiskit
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171
Qiskit 是世界领先的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行量子电路。它提供全面的功能，支持在IBM Quantum等多种硬件后端运行量子算法，并包含量子纠错、化学模拟和机器学习等领域的应用模块，是量子计算领域研究人员的必备工具。
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科学写作助手

scientific-writing
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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通过研究查找先列提纲再撰写，遵循IMRAD结构、引用格式、图表与CONSORT/STROBE/PRISMA等指南，确保科研论文具备投稿品质。
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SymPy 符号计算

sympy
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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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AI上下文与输出优化指南

zipai-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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一套用于优化AI在技术领域交互的规则手册。它指导AI如何对大型技术输入（如日志、Git提交、代码库）进行智能过滤，解决歧义，并生成结构化、高度精确的输出。适用于复杂的代码调试、重构和长周期开发任务。
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自动化规格文档生成器

kiro-spec-quick
gotalab/cc-sdd
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该工具提供一个完整的、多阶段的规格文档生成流程，包括初始化、需求分析、设计方案和任务分解。它支持交互式和自动模式运行，能确保生成的内容逻辑连贯。最后还会运行一次最终的完整性检查，确保生成的规格是一份可直接投入开发使用的蓝图。
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软件需求规格生成

kiro-spec-requirements
gotalab/cc-sdd
436
该技能用于生成结构化、全面的软件需求规格文档。它从项目上下文、业务规则和技术约束中系统性地聚合信息，确保所有需求都聚焦于用户可观察的行为（做什么），而非实现细节（如何做）。它遵循如 EARS 等标准格式，并内置了严格的评审机制，以保证需求范围的清晰度和完整性。
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规格任务分解与生成

kiro-spec-tasks
gotalab/cc-sdd
306
该工具旨在将模糊的产品规格、需求文档和设计蓝图，系统性地分解为详细、可执行、可追踪的任务计划。它通过加载上下文、执行并行研究，并在任务计划和任务图两个层面进行严格的质量门禁检查。最终输出的任务具备明确的范围边界、可执行的工时估算，确保项目规划的完整性和可操作性。
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技术设计质量审核与验证

kiro-validate-design
gotalab/cc-sdd
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该技能提供交互式的技术设计质量审核服务，用于验证功能设计方案是否具备实施能力。它系统性地检查设计文档，重点识别关键问题、总结设计优势，并给出明确的通过/不通过（GO/NO-GO）决策和可执行的后续改进步骤，确保项目设计具备高可靠性。
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