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向量语义文件搜索命令行工具
vexor
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
Vexor是一个基于向量技术的命令行工具,用于进行高级的语义文件搜索。它通过将文件内容转换为向量嵌入,并结合大型语言模型的能力,允许用户根据内容的“含义”而非简单的关键词进行文件查找。非常适用于需要处理大型代码库或文档集合的场景。
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分子机器学习工具集
deepchem
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
229
DeepChem 是面向化学与生物的 Python 机器学习库,提供分子特征化、数据加载、拆分和模型训练能力,可快速用于属性、毒性、蛋白质或材料性质预测。
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稳定基线3:强化学习算法工具包
stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库,用于提供生产级的强化学习算法实现(如PPO、SAC、DQN等)。它支持单智能体RL模型训练,提供创建自定义环境的能力,并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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大模型运维与生产部署
llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本指南全面覆盖大模型运维(LLMOps)全流程知识。集成了RAG、向量数据库(如Pinecone、Chroma)、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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持久化视频智能分析
seek-and-analyze-video
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
基于Memories.ai LVMM,提供视频索引、查询、摘要与知识库构建,支持社交平台、会议或讲座视频的持续分析和多轮问答,助力内容研究与决策。
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Python 网络流量基线构建
implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
124
本技能指导使用历史 NetFlow/IPFIX 数据构建网络流量基线。利用 Python 的 pandas 库,计算小时/日分布、每主机指标和协议比例等详细统计档案。通过 z-score 和 IQR 方法检测异常,帮助安全运营中心(SOC)分析师识别数据外泄、心跳包等异常行为。
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自动化GDPR数据主体访问权处理
implementing-gdpr-data-subject-access-request
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
424
本工具提供端到端的GDPR数据主体访问请求(DSAR)自动化解决方案。它涵盖身份验证、利用正则表达式和NER在不同数据源(数据库、文件)中发现个人身份信息(PII),并将数据映射到GDPR第15条要求的七大信息点,从而确保合规且可审计地响应数据主体请求。
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跨库数据查询
database-lookup
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
467
访问 78 个科研、生物医药、材料和经济数据库的 REST 接口,针对化合物、基因、通路、临床试验、专利、经济指标、天气等需求,查询并返回原始 JSON 及所用数据库和接口信息。
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全域AI智能体与服务发现
global-chat-agent-discovery
sickn33/antigravity-awesome-skills
312
这是一个跨协议的平台,集成了超过18,000个MCP服务器和AI智能体,覆盖多个注册表。它允许用户通过单一搜索界面,跨协议(MCP、A2A、agents.txt)查找执行特定任务所需的服务端点,如数据库查询或文件转换。
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添加数据和持久化上下文记忆
ov-add-data
volcengine/OpenViking
401
该技能用于将外部资源(如本地文件、网络URL、代码仓库)和对话内容转化为持久化、可检索的知识和记忆。它核心功能是为OpenViking上下文数据库构建全面的知识库,确保学习到的洞察和外部数据能够在会话间持续可用。当需要注入外部知识或增强上下文持久性时使用。
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智能体治理与安全模式
agent-governance
github/awesome-copilot
396
提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层,包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流,确保系统的安全性和可追溯性。
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生物学描述到物种名称翻译
bio-term-translation
EverMind-AI/EverOS
222
当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时,本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性,帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词,从而构建高效的查询。
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