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Scikit-learn Python机器学习库
scikit-learn
sickn33/antigravity-awesome-skills
468
Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集,用于执行监督学习(如分类、回归)和无监督学习(如聚类、降维)。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程,进行数据预处理、模型评估和优化,适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。
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书籍知识结构化转换器
book-to-skill
virgiliojr94/book-to-skill
324
本技能旨在将非结构化的书籍文档(PDF, EPUB, DOCX等)转化为可操作的结构化知识技能。它不提供简单的摘要,而是深入提取材料中的核心框架、思维模型、关键原则、技术和反模式。适用于将学术知识转化为可供AI智能体重复调用和学习的知识工具集。
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智能体工作流审计与评分
eval-agents
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
122
本工具用于系统性地审计和评分定义的AI智能体,确保其功能描述足够精确、工具权限范围安全,并适用于程序化的编排流程。它特别检查描述的歧义性、工具授权的过度宽松性,以及可能导致无头工作流中断的陷阱,适用于新智能体集成或多智能体工作流调试。
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OpenRouter视频资产生成器
openrouter-video-generator
opensquilla/opensquilla
218
这是一个用于生成短视频资产的适配器,通过OpenRouter的异步视频生成API工作。它专为元技能设计,用于将动态多媒体内容集成到网页中。该工具负责管理完整的任务生命周期,包括提交请求、轮询状态和下载最终的MP4文件,并严格遵循资产报告规范。
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SWE-bench 智能体代码基准测试
swe-bench
opensquilla/opensquilla
245
该工具用于在官方Docker容器环境中运行OpenSquilla智能体,对复杂的真实世界软件工程基准(SWE-bench)进行端到端测试。它支持用户提交实例ID进行代码修复求解、在不同数据集上进行性能基准测试,或评估已生成补丁是否能真正解决问题,模拟完整的开发-测试流程。
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深度学习学习伴侣与实践指南
deep-learning-book
alirezarezvani/claude-skills
379
这是针对经典《深度学习》教科书的综合学习伴侣。它不仅索引了20个章节,还提供了从2016年到2026年的知识更新层,将核心概念与现代模型(如Transformer、Diffusion)相结合。工具集成了路径规划器、训练失败诊断器等四个实用工具,帮助用户系统学习理论,掌握知识的最新发展,并将其转化为可落地的工程决策。
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AI技能创建与优化指南
skill-creator-openai
lawve-ai/awesome-legal-skills
316
本指南详细介绍了构建高效、模块化AI技能的完整流程和核心原则。它指导用户如何通过集成专业知识、多步骤工作流、工具和资源,将通用模型升级为具备特定领域专家能力的专业智能体。
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日语NLP资源对比
compare
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
321
在多个日语NLP库、模型或数据集之间进行多维度比较,并以表格形式呈现评分结果。适用于选择工具(如MeCab与Sudachi对比)或评估特定任务(如形态素解析、向量嵌入、OCR)的选项。
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