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分子特征化工具库

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

统一的分子特征化 Python 库，集成 100 多种特征化器与预训练嵌入模型，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适用于机器学习的数值特征，用于 QSAR 建模、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习。

科学机器学习资源目录

hugging-science

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Hugging Science 科学资源目录，汇集生物学、化学、物理、气候等 17 个领域的科学数据集、模型与交互式 Space。帮助研究者按领域发现和筛选高质量资源，并通过 datasets、transformers 和 gradio_client 加载使用。

AI模型选择与性能比较器

huggingface-best

sickn33/antigravity-awesome-skills

该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务（例如编程、推理、视觉或RAG）寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜，并结合用户设备的硬件内存限制（如VRAM或RAM）进行筛选，最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。

任务经验记忆加载与引导

experience-loader

volcengine/OpenViking

本技能用于加载和应用相关的历史经验记忆，以指导任务执行流程。它指导用户进行严谨的经验筛选过程：通过查询、应用严格的适用性和排除条件（门控），并强调将实时获取的事实置于首位，适用于处理复杂的、多意图的对话任务。

理解RSS会议评审流程

rss-review-process

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细解析了顶级机器人会议（如RSS）严谨的多阶段同行评审流程。内容涵盖了从双盲投稿、阈值筛选到领域主席（AC）决策的整个机制。它指导作者如何构建具有说服力的论点和反驳摘要，以提高论文在高度竞争的学术领域中的被接受率。

结构化试验资格筛选与匹配

parsing-trial-eligibility

maziyarpanahi/openmed

该技能能够将临床试验的非结构化、自由文本入选/排除标准，解析为结构化的、机器可读的规则。接着，它利用OpenMed提取的患者病史、体检数据等信息，对每一个标准进行逐一评估，输出患者是否符合资格的判定结果和详细的推理过程。这是一个用于辅助临床决策的专业工具。

设备端隐私信息模型选择

pick-a-pii-model

maziyarpanahi/openmed

本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。

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