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DeepChem 分子机器学习

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
278
基于 Python 的分子机器学习库，提供多样分子特征化方法、MoleculeNet 基准数据集、图神经网络与预训练模型，适用于分子性质预测、ADMET 与毒性评估、药物发现和材料设计。
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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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PyTorch Geometric 图神经网络库

torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
408
PyTorch Geometric 是基于 PyTorch 的图神经网络标准库，支持节点、边和图分类，包含 GCN、GAT 等消息传递算法，处理异构图及邻居采样。适用于构建可扩展的 GNN 模型，提供标准数据集和预处理转换功能。
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MiniMax AI命令行内容生成工具

mmx-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
465
这是一个用于通过命令行界面（CLI）访问MiniMax AI平台的工具。它支持用户生成和管理多媒体内容，包括文本聊天、图像、视频、语音和音乐的创建，并能执行网络搜索和图像分析。非常适用于需要高度自动化的工作流、Agent流程或集成到CI/CD管道中的场景。
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上下文知识图谱管理系统

mini-context-graph
github/awesome-copilot
473
这是一个高级知识管理系统，它结合了原始文档存储、结构化知识图谱和动态Wiki层。它能一次性摄取文档，自动抽取实体和关系，构建一个持续积累、相互引用且具备可溯源性的复杂知识网络。适用于需要深度研究、知识积累和复杂推理的企业级应用场景。
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日语NLP挑战与局限性报告

research-issues
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
231
该技能用于深入调研指定主题在日语自然语言处理（NLP）领域当前的挑战、局限性和尚未解决的问题。它结合了本地数据集和实时网络搜索，生成详细的“问题报告”，帮助用户了解该领域的技术瓶颈、评估现有成熟度并挖掘未来研究方向。
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实体知识全景图谱构建

dossier-collect
ruvnet/ruflo
337
这是一个用于对特定“种子实体”（如用户、文件、概念）进行深度、全景式的知识图谱构建工具。它能够通过递归并行搜索，跨越网络、内存、代码库和知识图谱等多个来源，收集所有关联实体和信息，生成一个带有来源证据的结构化图谱，用于全面掌握主题的全部上下文和关系网络。
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跨项目知识模式共享

intelligence-transfer
ruvnet/ruflo
369
本技能提供跨项目智能模式共享的能力，通过IPFS将一个项目学习到的知识模式发布到去中心化网络。其他项目可以从网络中拉取这些模式，并将其安全合并到本地状态中。这尤其适用于新项目启动时引入先验知识，或在多个项目间进行知识成果的整合。
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神经网络模式训练与巩固

neural-train
ruvnet/ruflo
83
用于训练和巩固系统学习到的神经网络模式。它实现了智能管线中的“蒸馏”（DISTILL）和“巩固”（CONSOLIDATE）阶段，能够从成功任务中提炼经验，并通过SONA或MicroLoRA进行高效的多域适应，最终将知识固化到长期存储中。
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智能体协议：P2P网络连接与能力商店

pilot-protocol
sickn33/antigravity-awesome-skills
494
Pilot Protocol是一个开源的覆盖网络协议，旨在为AI智能体提供“一等公民”的网络地位。它提供永久虚拟地址、加密的点对点（P2P）通信、NAT穿透能力以及可安装的应用商店。适用于智能体需要跨云环境保持网络稳定性、进行安全直接通信，或需要通过本地化、结构化能力集成外部实时数据的场景。
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PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/ECC
128
本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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