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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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实验桥接工作流

experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
480
该技能衔接实验计划与实际执行：读取实验计划，实现训练与评估代码，执行跨模型代码审查，自动部署到GPU环境并收集初始实验结果，为后续自动审阅流程准备好数据。
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惠斯通AI论文智能分析

hugging-face-papers
sickn33/antigravity-awesome-skills
60
本技能用于对Hugging Face和arXiv上的AI学术研究论文进行深度解析。它可以读取论文内容，提取作者、摘要、GitHub仓库等结构化元数据，并识别关联的模型、数据集或Spaces。当用户提供论文链接或ID，并要求进行总结、解释或分析时，使用此技能。
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Hugging Face上训练视觉模型

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sickn33/antigravity-awesome-skills
483
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境，只需准备数据集，即可利用云端GPU资源进行训练，并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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交互式机器学习训练监控

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能提供连续、结构化的深度学习模型训练指标监控。它能够从WandB和本地日志等源头分析数据，自动检测NaN值、发散、平台期或突变等关键异常。通过给出明确的决策（继续、等待或停止）和详细证据，确保计算资源只用于有效的训练过程。
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AI安全评估专家

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alirezarezvani/claude-skills
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定向评估AI/LLM系统，检测提示注入、越狱、模型反演、数据投毒和代理工具滥用，结合MITRE ATLAS映射与签名检测并支持护栏推荐。
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Arize LLM评估与监控

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github/awesome-copilot
93
本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器（包括提示词模板、分类选项和模型），并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分，并实现持续监控，确保LLM性能的完整追溯。
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LLM追踪导出与行为分析

arize-trace
github/awesome-copilot
372
该技能提供全面的工具，用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度（Spans）。它帮助用户理解大型语言模型（LLM）应用的完整执行流程，用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据，进行深度行为分析。
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DeepChem 分子机器学习

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
278
基于 Python 的分子机器学习库，提供多样分子特征化方法、MoleculeNet 基准数据集、图神经网络与预训练模型，适用于分子性质预测、ADMET 与毒性评估、药物发现和材料设计。
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HypoGeniC 假设库生成审计

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
421
面向 ChicagoHAI HypoGeniC/HypoRefine 的规划与审计技能，用大模型从带标注文本数据集生成候选假设库。内置版本锁定、配置校验、数据泄漏排查与成本预算审查，任何模型调用前均需人工确认。
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PyHealth 临床深度学习

pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
168
使用 PyHealth 构建临床与医疗深度学习流水线：加载 EHR、生理信号与医学影像数据集，定义死亡率、再入院、用药推荐等任务，实例化模型并用 Trainer 训练评估，同时支持 ICD/ATC 等医疗编码映射。
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单细胞基因组深度学习工具

scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
426
scvi-tools 是一个全面的 Python 框架，用于单细胞基因组学中的概率深度学习模型。基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 构建，支持批次校正、迁移学习、带不确定性的差异表达分析和多模态数据整合。适用于单细胞 RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学及甲基化、流式细胞术等专用模态的高级建模分析。
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