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Azure AI 异常检测 Java 编程
azure-ai-anomalydetector-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
300
本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析,能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。
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Azure AI 异常检测 Java 编程
azure-ai-anomalydetector-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
300
本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析,能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。
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医疗健康人工智能工具
pyhealth
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
107
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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零信任设备态势评估
implementing-device-posture-assessment-in-zero-trust
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
316
通过汇聚 CrowdStrike ZTA、Microsoft Intune 和 Jamf 的终端健康信号,在条件访问策略中提前验证设备合规性,确保在授予资源访问前满足零信任的设备态势要求。
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硬预测未来
hard-predict-future
davepoon/buildwithclaude
473
一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手,用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题,自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。
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Clarvia工具就绪度评估
clarvia-aeo-check
sickn33/antigravity-awesome-skills
416
该技能利用Clarvia AEO(智能体体验优化)评估任何工具(MCP服务器、API或CLI)的智能体就绪度。它从API可访问性、数据结构、智能体兼容性等多个维度对上万个工具进行打分,确保集成到AI Agent工作流中的组件具备足够的高质量和可靠性。
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临床深度学习管道构建工具
pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
198
PyHealth是一个模块化的Python工具包,专用于利用复杂的医疗数据构建深度学习流程。它提供标准化的五阶段工作流(数据集→任务→模型→训练器→指标),支持处理电子健康记录、生理信号和医学影像。用户可以利用它来训练复杂的临床预测模型,如预测死亡率、再入院率或药物推荐,并包含医疗编码映射功能(如ICD、ATC)。
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Lambda智能体原生通讯语言
lambda-lang
sickn33/antigravity-awesome-skills
378
Lambda是一种专为智能体(Agent)设计的原生、紧凑的机器通信协议。它不依赖自然语言,而是使用由“原子”(atoms,2字符代码)构成的共享词汇表,实现智能体间的无歧义通讯。适用于多智能体系统中的任务分配、编排器通信、心跳信号或状态记录等结构化协调信号。该语言仅应用于机器间通信,不适用于人类交互界面。
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1
语言
简体中文
English