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犯罪事件角色链追踪
crime-role-chain
EverMind-AI/EverOS
76
当案件查询的答案不是直接给出的,而是需要通过一系列角色、人物或事件链条来推导时,使用此技巧。它要求追踪复杂的间接关系,例如从受害者到被告人、律师再到证人,从而逐步定位最终的关键信息。适用于复杂的调查研究和知识图谱的深度遍历。
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深度伪造检测与媒体溯源
resemble-detect
Prat011/awesome-llm-skills
161
该技能提供全面的媒体情报分析能力,用于检测音频、图像、视频和文本中的合成操纵和AI生成内容。它可以进行深度伪造检测、追踪内容原始生成来源、应用与检测水印,并验证说话人身份,确保媒体的真实性和可信度。
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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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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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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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TorchDrug 分子图学习工作流
torchdrug
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
232
TorchDrug 是用于图学习的模块化 PyTorch 库,支持分子属性预测、分子生成和知识图谱推理等任务。提供数据集、模型和训练引擎,用于构建计算化学和生物学工作流。使用前需确保 PyTorch 1.8-2.0 及 Python 3.7-3.10 兼容性。
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Claude消息API基础示例
anth-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
本指南提供了与Anthropic Claude消息API集成的最小可行代码示例。它涵盖了核心功能,包括基础文本消息、图像分析(视觉能力)和实时的流式响应。适用于初学者和需要快速验证Claude API交互模式的开发者。
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临床AI系统集成参考架构
abridge-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
107
本文档提供了完整的参考架构蓝图,用于指导将环境AI(Abridge)系统集成到多地点、大型医疗健康体系中。详细覆盖了数据流、组件设计、FHIR R4标准,以及与Epic/Athena等主流电子病历系统(EHR)的合规集成流程。
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CoreWeave GPU云参考架构
coreweave-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本参考架构提供了一套在CoreWeave GPU云上部署机器学习模型的完整蓝图。它详细描述了多模型服务(如vLLM, TGI)的Kubernetes部署结构、共享持久化存储(PVC)以及基于KServe/Knative的自动扩缩容机制。适用于设计鲁棒的MLOps流程、规划高性能多模型推理服务,或建立标准的GPU云部署规范。
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实时深度估计隐私处理
depth-estimation
SharpAI/DeepCamera
97
本技能利用Depth Anything v2模型实现实时单目深度估计,能够将实时摄像头画面转化为彩色深度图。它提供深度图层叠加功能,并特别支持“隐私模式”,通过深度数据处理来完全匿名化场景中的人物和细节,但能保留完整的空间布局和活动轨迹,适用于安全监控和隐私保护领域。
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室内安全隐患检测基准
homesafe-bench
SharpAI/DeepCamera
101
本基准测试用于评估视觉语言模型(VLM)从静态图像中识别室内环境潜在安全隐患的能力。测试覆盖了火灾、电路、跌倒、儿童安全和坠物等五大类别的40个场景,旨在模拟真实世界的固定安防监控,提供VLM实用安全检测能力的严格衡量标准。
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LangGraph子图与复杂系统构建
langchain-langgraph-subgraphs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
355
本技能深入讲解LangGraph的子图(Subgraph)和组合机制,用于构建复杂的多智能体系统,如规划器-执行器或分层团队。内容重点解决了子图间共享状态的传递(P21)和回调函数作用域(P28)等关键陷阱。学习如何通过显式定义状态合同和掌握Send、Command等高级模式,构建可靠、可隔离的复杂工作流。
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