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结构生物学计算云平台

tamarind
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
78
Tamarind Bio是一个云平台，为计算生物学提供托管的GPU资源。它汇集了数百种开源工具，用于执行复杂的生物计算任务，包括蛋白质结构预测（如AlphaFold）、从头蛋白质设计、抗体工程、分子对接和分子动力学模拟。用户无需本地高性能硬件，即可通过统一API提交任务并获取预测的结构和生物物理评分。
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管理思虑流程帧队列

accint-frames
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
该技能用于管理和处理ACC系统的思虑队列（brain_frames）。它允许用户列出待处理的、已检查点的工作帧，获取上下文，进行推理，并通过特定命令提交持续的解决方案。适用于需要迭代、持续处理AI工作流的场景，确保工作流的连续性和准确性。
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Azure AI 语言对话分析

azure-ai-language-conversations-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
255
本技能指导开发者使用 azure-ai-language-conversations Python SDK实现对话语言理解 (CLU)。它教授如何通过 ConversationAnalysisClient 分析对话意图和实体，构建复杂的自然语言处理 (NLP) 功能，并将语言理解能力集成到应用中。内容涵盖了使用 DefaultAzureCredential 等最佳实践。
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模型内存需求估算

hf-mem
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存（VRAM）或系统内存。它通过HTTP范围请求实现，无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例，并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。
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AI模型选择与性能比较器

huggingface-best
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务（例如编程、推理、视觉或RAG）寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜，并结合用户设备的硬件内存限制（如VRAM或RAM）进行筛选，最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models
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406
本技能提供了一套完整的指南，用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型（LLMs）。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置，以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口，适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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LoRA模型空间构建与发布

huggingface-lora-space-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能自动化构建并发布基于自定义 LoRA 的 Gradio 演示空间。用户只需提供 LoRA 模型，即可获得一个完整、可直接在 Hugging Face 运行的 AI 应用。它能处理从UI设计、选择最佳推理流程到生成所有必要代码文件的复杂全流程。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

neon-ai-gateway
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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动态多智能体工作流编排

odw
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适用于需要复杂、多步骤、多智能体协作的流程任务。它首先生成任务图和详细计划，然后通过本地守护进程（daemon）进行并行执行和对抗性验证。当用户提出的任务范围广、涉及多个文件或需要明确的“工作流”概念时使用，确保执行过程结构化、可靠且可追溯。
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智能体自治协作协议

polis-protocol-a-self-optimizing-city-of-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于构建和管理多智能体协作项目的协议框架。它模拟了一个“智能体之城”，通过去中心化的Markdown文件（包括身份注册、任务合同和事件编年史）实现工作流路由、能力发现和协议自我进化，适用于任何需要复杂协作的AI场景，无需中央服务器。
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训练和微调句子嵌入模型

train-sentence-transformers
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本技能提供了一套用于训练和微调先进的句子嵌入模型（Sentence-Transformers）的指南。它帮助用户根据任务需求（如信息检索、相似度匹配、聚类或重排序）选择合适的模型架构，包括Bi-Encoder、CrossEncoder和SparseEncoder，是实现高级NLP功能的核心工具。
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使用TRL训练和微调大型语言模型

trl-training
sickn33/antigravity-awesome-skills
316
使用此技能，您可以使用TRL库对基础大型语言模型进行高级训练和微调。它支持包括SFT、DPO、GRPO等在内的多种前沿模型对齐和优化技术。适用于需要根据特定任务需求，利用偏好数据和奖励模型定制化模型的场景。
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