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搜索 工作流 ，共找到 271 条记录
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智能体技能构建模板

make-skill-template
github/awesome-copilot
411
这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体（Agent）专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据（包括名称和描述的最佳实践），并规范技能主体的内容编写，确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。
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LLM轨迹与故障调试命令行工具

phoenix-cli
github/awesome-copilot
214
Phoenix CLI是一个强大的命令行工具，用于调试复杂的LLM和智能体（Agent）工作流。它能获取并分析详细的调用轨迹（traces）、跨度（spans）和会话（sessions），并通过开放式和轴心编码等方法，帮助用户系统地分析错误，构建失败分类体系，从而指导应用评估。
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持久化文件规划系统

planning-with-files-de
OthmanAdi/planning-with-files
158
该技能使 AI 代理能够通过 Markdown 文件（如 task_plan.md、findings.md、progress.md）保持持久化规划上下文。支持生命周期钩子注入上下文和会话恢复，确保多步骤工作流的连续性。适用于复杂研究或需要超过 5 次工具调用的任务，无需网络上传。
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代码会话使用分析报告

session-report
anthropics/claude-plugins-official
238
该工具生成一份可交互的HTML报告，用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗（输入/输出）、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗，识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点，实现更经济高效的AI开发。
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ESM 蛋白质语言模型

esm
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
110
使用 esm Python SDK 和 ESM3/ESMC 模型进行蛋白质序列生成、嵌入提取、功能注释、结构预测与逆折叠，并支持 Forge/Biohub 云端推理工作流。
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PyTDC 治疗机器学习工具包

pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
194
PyTDC 用于发现治疗机器学习任务、访问批准数据集、任务感知数据分割、评估指标、基准组和工作流。专为生物医学研究和药物发现应用设计，支持 Python 环境。
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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
74
PyTorch Lightning 是一个深度学习框架，用于组织 PyTorch 代码并消除样板代码。它自动化训练工作流，支持多 GPU/TPU 编排，并实现神经网络训练最佳实践。功能包括 LightningModule、Trainer、数据管道、回调函数、日志记录（W&B、TensorBoard）以及分布式训练策略（DDP、FSDP），适用于可扩展的神经网络训练。
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Scikit-learn 机器学习

scikit-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
485
提供使用 scikit-learn 进行机器学习的全面指南，涵盖分类、回归、聚类、预处理、模型评估和流水线构建，适用于构建生产级机器学习工作流。
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强化学习算法库

stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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。
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TorchDrug 分子图学习工作流

torchdrug
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
232
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。
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Anthropic流式与批量处理工作流

anth-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南教授如何构建基于Anthropic API的高级工作流。它涵盖了两种核心模式：一是用于交互式UI的实时流式传输（SSE事件），二是消息批量API（Message Batches），可实现异步、成本更低的超大规模数据批处理。提供了Python和TypeScript的代码示例。
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ElevenLabs TTS与声音克隆工作流

elevenlabs-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本流程实现了基于ElevenLabs的文本转语音（TTS）和声音克隆功能。用户可以利用该流程生成高质量、可控的语音内容，包括高级音色和风格调节。它支持从音频样本进行即时声音克隆，并提供WebSocket流式传输，适用于构建实时聊天机器人、直播或需要低延迟音频的应用场景。
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