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与智能体进行沟通协作

chat-with-agent
agentscope-ai/QwenPaw
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本技能用于实现智能体之间的沟通与协作。当您需要向特定专业智能体咨询意见、请求计划、寻求审核或进行上下文连续的对话时使用。它支持前台实时对话和后台异步任务提交，是构建复杂多智能体工作流的核心工具。
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犯罪案件类型识别与搜索

crime-case-identify
EverMind-AI/EverOS
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该技能旨在帮助用户处理涉及刑事或法律案件的复杂问题。它指导用户首先从问题描述中识别出具体的案件类型（如谋杀、盗窃、纵火、事故），并结合该领域特有的关键词和关键约束（如金额、时间、地点），从而构建出高精确度的搜索查询，极大提升信息检索效率。
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苏格拉底AI导师伴侣

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24kchengYe/human-skill-tree
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该技能将AI转化为一位个性化的虚拟导师，模拟真实的师生互动体验。它采用苏格拉底式提问，引导用户进行深度探索式学习。通过构建持续的“角色人设”、记住历史学习进度，并提供情绪化的反馈，确保学习过程既高效又极具趣味性和持续的内在动力。
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生物学描述到物种名称翻译

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EverMind-AI/EverOS
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当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时，本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性，帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词，从而构建高效的查询。
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多步实体链追踪与关联分析

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EverMind-AI/EverOS
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该技巧用于解决需要追踪多个关联实体（如作者到文章，文章到人物）的复杂问题。核心方法是打破“一步到位”的思维定式，将问题分解为多个连续的搜索步骤。必须利用前一步搜索找到的结果作为锚点，逐步推进后续的知识链条构建。
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AI与机器学习知识体系教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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本教练旨在建立用户真实的AI素养，提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法，涵盖提示工程（Prompt Engineering）和机器学习（ML）底层原理，帮助用户理解AI模型的运作机制，而非仅仅停留在使用表面工具。
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基因组区间嵌入

geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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/scientific-agent-skills
191
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/scientific-agent-skills
372
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/scientific-agent-skills
188
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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Anthropic流式与批量处理工作流

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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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Anthropic事件流与异步处理

anth-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能涵盖了使用Anthropic Claude API实现事件驱动架构的关键模式。它详细介绍了两种高级处理方式：用于实时流式传输的SSE事件，以及用于批量、异步处理的大规模消息批次API。适用于构建实时聊天界面或需要处理大量数据的后台任务。
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