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AI与机器学习知识体系教练
02-ai-ml-learning
24kchengYe/human-skill-tree
192
本教练旨在建立用户真实的AI素养,提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法,涵盖提示工程(Prompt Engineering)和机器学习(ML)底层原理,帮助用户理解AI模型的运作机制,而非仅仅停留在使用表面工具。
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认知模式提取工具
dhdna-profiler
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
450
该技能基于数字人类DNA框架,从任何文本中提取认知模式和思维指纹。它分析分析深度、创造力、情感处理等12个认知维度,生成独特的认知画像。适用于理解作者推理风格、比较思维模式或深入洞察文本背后的决策过程。
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AI 图像生成与编辑工具
generate-image
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
145
通过 OpenRouter API 调用多种 AI 模型生成和编辑图像。支持创建照片、插画、Logo 及概念艺术,适用于视觉资产制作。需配置 API 密钥,支持命令行操作。
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分子特征化工具库
molfeat
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
364
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。
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神经电极数据全分析
neuropixels-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
84
基于 SpikeInterface 的 Neuropixels 细胞外记录全分析工具包,支持数据加载、预处理、漂移校正、Kilosort4 等算法的尖峰分类、质量指标计算和 AI 辅助单元整理,用于生成可发表的神经数据。
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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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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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ClawHub技能管理命令行工具
clawhub
nexu-io/nexu
91
ClawHub CLI是一个用于管理和部署智能体技能的命令行工具。它允许用户在ClawHub生态系统中搜索、安装、更新和发布技能。本工具是构建和部署AI驱动应用的开发人员必备的开发和部署辅助工具。
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云端大模型回归测试
cloud-provider-regression-test
SharpAI/DeepCamera
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本工具用于自动化执行所有已启用云端大语言模型(LLM)提供商的回归测试。它全面验证了连接性、标准聊天补全、结构化JSON输出以及SSE流式传输能力。适用于确保多云AI集成在持续集成/持续部署流程中的稳定性和可靠性。
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使用Claude进行工具调用与功能实现
clade-embeddings-search
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
418
本指南介绍了如何使用Anthropic的工具调用(Function Calling)功能构建高级AI智能体。它允许Claude根据用户的请求,自动判断是否需要执行外部操作,例如查询数据库、调用API或读取文件。核心流程是:发送用户请求 -> Claude返回工具调用指令 -> 用户代码执行工具 -> 将结果反馈给Claude,从而生成最终的综合回答。这对于构建具备外部交互能力的智能体工作流至关重要。
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Claude API可观测性日志封装
clade-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
298
这是一个为Claude API设计的日志封装工具,用于实现调用过程的全面可观测性监控。它能自动记录输入/输出Token数、API调用延迟、估算成本和详细错误信息。是构建生产环境稳定、可监控的AI应用的必备组件。
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金融文本情绪分析器
alphaear-sentiment
RKiding/Awesome-finance-skills
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本技能提供专业的金融文本情绪分析功能。它支持两种分析模式:一是基于本地FinBERT模型的快速分析;二是利用LLM的强大推理能力进行深度分析。可以精确判断金融新闻的情绪极性、评分和判断依据,是进行市场情绪监控和数据增强的强大工具。
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