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PyHealth 临床深度学习

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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。

Scikit-learn 机器学习

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

提供使用 scikit-learn 进行机器学习的全面指南，涵盖分类、回归、聚类、预处理、模型评估和流水线构建，适用于构建生产级机器学习工作流。

Cohere RAG流程构建

cohere-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本流程演示了如何使用Cohere的嵌入、重排序和聊天API构建完整的RAG（检索增强生成）流水线。它涵盖了从知识库嵌入、高效检索相关信息，到通过LLM生成带有精确引用的答案的全过程。适用场景包括构建企业级、知识驱动的问答和智能问询系统。

成本感知LLM流水线

cost-aware-llm-pipeline

在保持质量的前提下控制LLM API调用的成本。该模式结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变预算追踪、仅重试暂时性错误的窄逻辑以及提示词缓存。适用于调用LLM API的应用、处理复杂度各异的批量任务，以及需要预算门禁的生产系统。

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