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基因组区间嵌入

geniml
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
123
Geniml面向BED及scATAC-seq数据，用机器学习学习区域、元数据和细胞嵌入，支持相似度搜索、聚类、共识峰构建等基因组区间分析流程。
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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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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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层级智能体记忆

hierarchical-agent-memory
sickn33/antigravity-awesome-skills
385
层级智能体记忆 (HAM) 为 Claude Code 代理构建目录级上下文，记录令牌节省并通过仪表盘展示 Token、路由与健康状况，帮助多目录项目避免频繁重复读取。
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高级LLM评估技术

advanced-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论，包括直接评分和配对比较，并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差（如位置偏差、长度偏差）。它指导用户如何选择合适的评估指标，并构建结构化的Prompt，以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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智能体框架构建指南

agent-harness-construction
affaan-m/everything-claude-code
329
本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。
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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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持续自律代理循环模式

continuous-agent-loop
affaan-m/everything-claude-code
382
这是一个用于构建健壮、持续自律代理循环的系统模式。它集成了关键的质量门、评估机制和故障恢复控制，用于指导自主智能体的复杂工作流。通过定义决策流程和完善的故障处理策略，它能够有效避免无限循环、成本漂移等问题，确保系统持续获得可测量的进展。
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托管智能体开发基础设施

hosted-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供在远程沙箱环境中运行AI智能体的基础设施。它解决了本地资源限制和环境不一致性问题，提供无限并发和可复现的执行环境。适用于构建复杂的后台编程智能体、多客户端集成，以及需要大规模扩展的AI工作流系统。
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AI流程构建器

muapi-workflow
SamurAIGPT/Generative-Media-Skills
487
通过 muapi.ai 将自然语言描述转为可执行的多步骤 AI 节点图，实现图像、视频等生成流水线的创建、发现、编辑与执行，支持交互式输入、CLI 操作和结果可视化。
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程序化搜索引擎优化策略

programmatic-seo
alirezarezvani/claude-skills
424
指导如何通过模板和结构化数据大规模构建 SEO 页面，涵盖业务洞察、关键词模式、数据来源、模板设计及内链策略，确保每页具备独特价值、匹配搜索意图并规避低质惩罚。
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