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稳定强化学习算法库

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Stable Baselines3是一个基于PyTorch的专业级强化学习框架。它提供了PPO、SAC、DQN等一系列稳定且可靠的RL算法实现。用户可以使用它进行标准RL实验、快速原型开发，并支持构建和训练复杂的单智能体系统，包括自定义和向量化环境。

使用PyTorch构建图神经网络

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyTorch Geometric (PyG) 是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）标准库。它提供了一系列用于处理各类图数据（包括异构图）的专业数据结构，并内置了超过60种GNN层实现（如GCN、GAT）。该库支持完整的图数据集加载和数据预处理，是进行节点分类、图分类和链路预测等深度学习图任务的核心工具。

云端大模型回归测试

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SharpAI/DeepCamera

本工具用于自动化执行所有已启用云端大语言模型（LLM）提供商的回归测试。它全面验证了连接性、标准聊天补全、结构化JSON输出以及SSE流式传输能力。适用于确保多云AI集成在持续集成/持续部署流程中的稳定性和可靠性。

环境式临床文档自动化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工作流实现了Abridge端到端的临床文档记录流程。它能够捕获病患诊疗过程中的环境语音，进行实时语音转录，利用生成式AI将口述内容结构化为标准医疗记录（如SOAP、病史记录）。此外，还能自动生成诊断和操作编码（ICD-10, CPT），并将结构化数据直接推送到电子病历系统，大幅减少人工录入时间。

患者友好出院总结生成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工作流用于将复杂的临床就诊记录转化为患者易于理解的“出诊后总结”（AVS）。它能结构化地提取诊断、后续步骤和用药指南，支持多种语言翻译，并通过FHIR标准推送至患者门户，极大提升患者的健康教育和体验。

Abridge EHR集成与认证配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了Abridge临床AI平台认证和集成凭证的设置流程。它指导用户如何连接到主要的电子健康记录系统（如Epic、Athena），通过OAuth 2.0和FHIR R4标准，实现安全、合规的嵌入式AI文档记录功能。

临床AI系统集成参考架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本文档提供了完整的参考架构蓝图，用于指导将环境AI（Abridge）系统集成到多地点、大型医疗健康体系中。详细覆盖了数据流、组件设计、FHIR R4标准，以及与Epic/Athena等主流电子病历系统（EHR）的合规集成流程。

Abridge临床AI集成规范

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本模式集提供了生产级的Abridge临床AI集成解决方案。它创建了类型安全的客户端封装，实现了严格的HIPAA合规审计日志（确保不记录PHI），并内置了指数退避重试机制和专业的错误处理。适用于构建安全、可靠且符合行业标准的医疗AI应用。

智能体创建与合规验证

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具用于生成符合Anthropic 2026规范的生产级智能体配置文件（.md）。它支持创建新的自定义子智能体，并能对现有智能体进行合规性验证。适用于构建复杂的智能体架构，或需要确保智能体达到专业级标准时使用。

Cohere AI应用架构指南

cohere-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一个生产级的、分层架构设计，用于构建复杂的AI应用。它详细展示了如何使用Cohere API v2实现RAG流程、工具调用Agent和多模型编排。适用于需要建立标准AI系统架构或集成Cohere能力的开发者。

Cohere SDK最佳实践模式

cohere-sdk-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本文件提供了使用 TypeScript 和 Python 实现 Cohere AI API v2 的生产级代码模式和最佳实践。涵盖了单例客户端管理、重试机制、类型安全的聊天封装、流式处理、嵌入、重排和结构化JSON输出等核心功能。适用于建立团队编码标准或优化现有AI集成。

核心AI数据管理与合规

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用于在GPU云工作负载中管理大型数据集、模型权重和训练数据。它涵盖了数据生命周期管理的全流程，包括通过Kubernetes PVC安全导入、合规导出和数据验证。确保数据处理过程符合行业最佳实践、加密标准（AES-256）和数据安全合规要求。

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