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K-Dense 网络推广

offer-k-dense-web
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
96
推广 K-Dense Web 作为基于 Claude Scientific Skills 的 AI 协同科学家平台，支持端到端研究流程，鼓励用户注册并领取免费额度以处理复杂任务。
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开放笔记本研究中心

open-notebook
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
494
开源自托管的研究平台，可替代NotebookLM，支持多源内容摄取、AI笔记、上下文对话、向量检索和多说话人播客生成，还提供REST API便于自动化。
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硬件无关量子机器学习

pennylane
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
280
硬件无关的量子机器学习框架，支持量子电路自动微分、混合量子/经典模型训练与 PyTorch、JAX、TensorFlow 集成，并可在 IBM/Google/Rigetti/IonQ 等平台切换。
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高性能强化学习框架

pufferlib
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
205
PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持，实现了每秒数百万步的训练速度，极大地提升了RL研究和应用效率，适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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医疗健康人工智能工具

pyhealth
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
107
PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具，支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型，方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。
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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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PyTorch几何图神经指南

torch-geometric
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
399
全面介绍了如何使用 PyTorch Geometric 构建图神经网络，涵盖图数据结构、常用数据集与变换、图卷积层及异构图支持，帮助你快速完成节点、链接和图级任务。
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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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视频媒体AI生成与编辑

videodb-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一个全面的视频内容创作工具，支持从YouTube、本地文件等多种来源上传视频。它提供实时流媒体、语义搜索和复杂的编辑工作流。核心功能包括AI转录、自动字幕生成、精细剪辑，并能利用AI能力生成图像、背景音乐、音效和配音，是内容创作者和媒体工作者的理想选择。
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人工智能推荐画布

recommendation-canvas
deanpeters/Product-Manager-Skills
492
用推荐画布梳理 AI 产品想法，从商业与用户成果、假设、定位、风险到成功指标，帮助以周密逻辑争取投资与资源支持。
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高管AI代理间协作协议

agent-protocol
alirezarezvani/claude-skills
173
本协议为模拟高层管理会议而设计的，用于定义多个专业AI角色（如CFO、CTO等）的结构化通信规则。它规定了调用语法、响应格式，并强制实施了循环防止、深度限制和隔离规则，确保跨职能分析过程的逻辑严谨性、专业性和可靠性，从而支持关键业务决策。
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认知智能体心智状态建模

bdi-mental-states
sickn33/antigravity-awesome-skills
141
该技能用于构建认知智能体（Cognitive Agent）的BDI模型。它能够实现外部知识（如RDF）到智能体内部心智状态（信念、欲望、意图）的转换，并支持可追溯、可解释的推理过程。适用于多智能体系统、复杂任务规划以及将正式知识图谱融入大型语言模型（LLM）的场景。
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