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批量请求处理器

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227
该技能自动激活于批量请求处理场景，提供 API 集成中第三方接口、Webhook、SDK、授权等实践指导，生成生产代码并验证输出标准。
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学习率调度助手

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458
为机器学习训练中配置学习率调度器提供自动化指导，涵盖最佳实践、配置模式，以及 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 的代码生成与验证。
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Mistral AI CI/CD 提示词测试

mistral-ci-integration
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485
本工具用于在CI/CD流程中自动化Mistral AI的验证和测试。它支持提示词回归测试、模型响应质量检查和API成本估算，确保每次代码提交和合并请求都能保证AI功能的稳定性和可靠性，是构建高质量AI应用的必备环节。
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模型评估指标助手

model-evaluation-metrics
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227
自动提供模型评估指标的指导，涵盖实践、代码和验证规范，针对提及模型评估指标时自动激活的训练辅助。
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模型可解释性工具

model-explainability-tool
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121
在机器学习训练过程中，自动响应模型可解释性工具相关请求，提供分步实践、代码配置与验证建议，助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
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OpenEvidence SDK安装与认证

openevidence-install-auth
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302
本指南详细介绍了OpenEvidence SDK/API的安装和身份验证过程。它涵盖了环境配置、SDK安装（支持Node.js或Python）以及使用代码示例验证API连接。适用于需要将医疗AI能力整合到新系统，实现临床决策支持和循证查询的开发场景。
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预测监控助手

prediction-monitor
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240
预测监控助手自动处理机器学习部署中的监控任务，提供逐步指南、最佳实践、生产级代码配置和验证，确保服务与推理流程稳定可靠。
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SNS 主题配置

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329
在 AWS 领域自动执行 SNS 主题配置，提供最佳实践指导、生产就绪代码与配置生成，并验证输出，适用于计算、存储、网络和无服务器场景。
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子代理创建指南

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312
提供创建具备独立上下文的 AI 子代理的流程，涵盖目的设定、元数据配置、提示撰写，以及验证、调试、安全审计、代码评审等常见角色示例，帮助在复杂多步任务中分工委托。
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训练测试集切分器

train-test-splitter
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383
该技能自动响应涉及训练/测试集划分的请求，提供行业级指导、实用代码与配置建议，并帮助验证 PyTorch、TensorFlow 或 sklearn 流程中的数据准备与模型训练环节。
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超参数优化助手

tuning-hyperparameters
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373
帮助 Claude 自动通过网格、随机或贝叶斯搜索调整机器学习模型超参数，生成可执行的 Python 代码、执行验证并返回最优配置与模型指标，适合提升精度、召回等性能。
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Vertex AI 端点配置

vertex-ai-endpoint-config
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237
自动化提供 Vertex AI 端点配置的指导、最佳实践和生成验证过的生产就绪代码，方便在询问端点配置时快速完成 GCP 相关工作。
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