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搜索 框架 ，共找到 109 条记录
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PennyLane 量子机器学习框架

pennylane
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
156
硬件无关的量子机器学习框架，支持自动微分，可用于训练量子电路、构建量子-经典混合模型，并兼容 IBM、Google、Rigetti、IonQ 及本地模拟器。
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PufferLib强化学习环境框架

pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
56
PufferLib强化学习环境版本管理指南，支持向量化、策略、PuffeRL训练、评估和安全的检查点审查。适配Gymnasium/PettingZoo环境至PufferLib 3.0.0或原生4.0源码。包含CPU-only、无网络工具的安全默认设置，支持严格JSON输出和依赖自由的捆绑CLI工具。
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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
74
PyTorch Lightning 是一个深度学习框架，用于组织 PyTorch 代码并消除样板代码。它自动化训练工作流，支持多 GPU/TPU 编排，并实现神经网络训练最佳实践。功能包括 LightningModule、Trainer、数据管道、回调函数、日志记录（W&B、TensorBoard）以及分布式训练策略（DDP、FSDP），适用于可扩展的神经网络训练。
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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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敏感信息泄露检测

data-leakage-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
58
这是一个用于安全审计的框架，旨在系统性地检测大型语言模型（LLM）是否存在敏感信息泄露。它通过分阶段、递进式的对话探针，测试和捕获包括系统提示词、API密钥、个人身份信息（PII）以及内部配置等多种敏感数据。适用于红队测试和模型安全评估。
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AI安全扫描与漏洞检测

aig-scanner
Tencent/AI-Infra-Guard
177
本工具依托红心实验室的AI-Infra-Guard框架，提供全方位的AI安全扫描服务。可对AI基础设施、工具、技能、Agent以及大型语言模型进行深度安全审计和漏洞检测，包括越狱测试，确保AI系统的安全性和可靠性。
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自动AI智能体进化与优化

evolving-ai-agents
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
271
A-Evolve是一个通用框架，用于通过LLM驱动的进化算法，自动优化和迭代改进AI智能体。它通过在标准基准测试（Benchmarks）上运行“求解-观察-进化”循环，持续优化智能体的提示词、技能和记忆，实现自学习的、性能增强的智能体。
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LangGraph深度智能体：规划与反思

langchain-deep-agents
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
489
用于构建复杂、长期运行的AI智能体框架。它专门解决高级代理设计中的核心痛点，包括状态存储的无限增长（虚拟文件系统清理）和子智能体的角色混淆问题。适用于需要多步骤规划、任务委派和通过反思机制进行自我修正的复杂业务场景。
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用户通用信息档案管理

user-general-facts
memodb-io/Acontext
256
本技能提供了一个结构化的框架，用于捕获、组织和维护用户关于偏好、背景、目标等持久的通用信息。它将事实按主题分类存储，创建了一个客观可靠的个人知识库。这对于AI代理和应用至关重要，能够实现高度个性化的交互，并提供准确的上下文。
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AI视频内容制作指南

video
coreyhaines31/marketingskills
359
本指南是专业的视频内容制作手册，涵盖了使用AI模型、程序化框架和虚拟形象来创建、生成和制作高质量视频内容。无论是产品演示、科普解释、社交媒体短片还是广告素材，都能帮助用户高效掌握视频制作流程。
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目标通过评分记忆循环求解

accint-solve
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
本技能指导用户通过AI的评分记忆循环（scored-memory loop）来解决复杂目标。它提供了一个结构化的工作流，用于处理中间的“大脑框架”（brain_frame）结果，进行系统性的推理和持续的提案提交。适用于需要高度结构化、可追溯、多步骤决策的复杂问题解决场景。
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跨框架推理与证据评审

crossframe-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
375
这是一个专业的高级质量门控技能，用于评审由CrossFrame框架生成的复杂、多源输出。它严格检查推理的保真度、证据边界、源锚点和结构连续性。适用于需要对逻辑严谨性和源材料完整性进行高级验证的场景，确保输出符合严格的内部协议规范。
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