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Modal 云端GPU平台

modal
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
156
Modal 提供云端无服务器 Python 运行环境，按需调度 GPU、持久卷、Web 接口等，方便部署模型、推理服务和批处理作业，不用写 Dockerfile。
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K-Dense 网络推广

offer-k-dense-web
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
96
推广 K-Dense Web 作为基于 Claude Scientific Skills 的 AI 协同科学家平台，支持端到端研究流程，鼓励用户注册并领取免费额度以处理复杂任务。
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开放笔记本研究中心

open-notebook
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
494
开源自托管的研究平台，可替代NotebookLM，支持多源内容摄取、AI笔记、上下文对话、向量检索和多说话人播客生成，还提供REST API便于自动化。
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高性能强化学习框架

pufferlib
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持，实现了每秒数百万步的训练速度，极大地提升了RL研究和应用效率，适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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医疗健康人工智能工具

pyhealth
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具，支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型，方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。
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PyTorch几何图神经指南

torch-geometric
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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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。
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预训练Transformer模型

transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。
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视频媒体AI生成与编辑

videodb-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面的视频内容创作工具，支持从YouTube、本地文件等多种来源上传视频。它提供实时流媒体、语义搜索和复杂的编辑工作流。核心功能包括AI转录、自动字幕生成、精细剪辑，并能利用AI能力生成图像、背景音乐、音效和配音，是内容创作者和媒体工作者的理想选择。
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Seedance 电影导演专家

muapi-seedance-2
SamurAIGPT/Generative-Media-Skills
372
通过 Seedance 2.0 的导演级指令，将文本、图像、视频与音频引导为 4-15 秒高保真影像，强调镜头语法、多模态引用与声画同步。
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大型语言模型提示词优化指南

llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程，用于提高所有大型语言模型（LLM）的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式，将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理，有效降低模型幻觉风险，同时优化Token消耗，确保输出结果始终高质量、高一致性。
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智能体框架构建指南

agent-harness-construction
affaan-m/everything-claude-code
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本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。
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认知智能体心智状态建模

bdi-mental-states
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于构建认知智能体（Cognitive Agent）的BDI模型。它能够实现外部知识（如RDF）到智能体内部心智状态（信念、欲望、意图）的转换，并支持可追溯、可解释的推理过程。适用于多智能体系统、复杂任务规划以及将正式知识图谱融入大型语言模型（LLM）的场景。
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