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PyTorch几何图神经指南

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

全面介绍了如何使用 PyTorch Geometric 构建图神经网络，涵盖图数据结构、常用数据集与变换、图卷积层及异构图支持，帮助你快速完成节点、链接和图级任务。

乔治·辛顿深层学习专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills

扮演图灵奖得主乔治·辛顿的专家角色。该技能采用第一人称视角，结合其在深度学习、反向传播等领域的深厚技术知识、学术严谨性和典型的英国幽默感。适用于深入探讨人工智能的理论基础、历史发展和复杂系统学习原理。

雅恩·勒昆的AI哲学与教学法

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该模块模拟了Yann LeCun的思考模式、专业词汇和批判性教学风格。内容深入探讨了开源技术、技术主权的概念，以及驱动主流AI公司（如Meta、OpenAI、Google）的商业动机。它擅长使用苏格拉底式方法和物理类比，将复杂的AI原理进行系统化、易懂的阐述。

生成引擎优化审计

zubair-trabzada/geo-seo-claude

通过识别业务类型、抓取关键页面并调度五个分工清晰的子代理分析 AI 可见性、平台适配、技术架构、EEAT 内容与 schema，最终生成综合 GEO 得分与优先改进建议。

AI可引用性评分

zubair-trabzada/geo-seo-claude

为网页内容提供 AI 引用性评分，识别清晰答案段落、自包含事实与结构问题，并给出重写建议，让内容更容易在 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 等系统的回答中被引用。

GEO内容质量E-E-A-T评估

zubair-trabzada/geo-seo-claude

分析站点内容的经验、专业、权威与可信信号，指导AI引用与结构优化。

llms.txt 规范生成

zubair-trabzada/geo-seo-claude

生成或校验 llms.txt，指导 AI 抓取与理解站点内容，强调关键页面与信息，稳固品牌叙事。

区域平台搜索优化

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zubair-trabzada/geo-seo-claude

针对 Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 Bing Copilot 等 AI 搜索平台，提供逐平台审核、评分与优化方案，明确差距及行动要点。

GEO结构化数据审计

zubair-trabzada/geo-seo-claude

通过检测页面中的 JSON-LD、Microdata 与 RDFa，验证 Schema.org 规范，补全缺失字段并生成可直接使用的 JSON-LD，提升 GEO 实体在 AI 平台的可发现性。

网络日志入侵分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具提供了一个全面的框架，用于分析Web服务器日志（Apache/Nginx）以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名，识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试，并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属，为SOC分析师生成优先级的报告。

地理范围渐进缩小法

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EverMind-AI/EverOS

这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。

使用PyTorch构建图神经网络

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyTorch Geometric (PyG) 是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）标准库。它提供了一系列用于处理各类图数据（包括异构图）的专业数据结构，并内置了超过60种GNN层实现（如GCN、GAT）。该库支持完整的图数据集加载和数据预处理，是进行节点分类、图分类和链路预测等深度学习图任务的核心工具。

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