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PyTorch几何图神经指南

torch-geometric

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

geoffrey-hinton

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

yann-lecun-filosofia

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。

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。

PyTorch几何图神经指南

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K-Dense-AI/scientific-agent-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。

智能体技能安全扫描器

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Tencent/AI-Infra-Guard

本工具是一款专业的智能体技能安全扫描器，用于在您部署或使用任何新技能前，对其进行全面的安全风险和漏洞扫描。它采用100%本地化静态分析技术，确保文件内容、凭证或个人数据绝不会外传，为集成AI能力提供最大级别的隐私和安全保障。

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