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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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科学批判性思维

scientific-critical-thinking
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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评估科研结论和实验严谨性，根据方法学、统计有效性、证据质量与偏差，结合 GRADE 与 Cochrane 风险评估框架，必要时配套科学图示，提升分析清晰度。
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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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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数字 DNA 思维画像

dhdna-profiler
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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基于数字人类 DNA 理论，从文字中抽取思维指纹，揭示推理方式、决策习惯、价值观和情绪色彩，适合画像作者、对比思维风格或深入解读某人的推理逻辑。
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语境工程诊断顾问

context-engineering-advisor
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帮助产品经理判断 AI 流程是堆填式上下文还是结构化语境工程，并指导界定边界、强化检索与结构化流程，减少噪声、稳定多步智能体的输出。
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Gemini API集成与实践指南

gemini-api-integration
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供完整的Gemini API集成教程，涵盖使用Python和Node.js的开发实践。内容包括基础文本生成、多模态输入（文本+图像）、流式响应、函数调用、多轮对话等高级功能。旨在帮助用户掌握Gemini API的生产级应用模式和最佳实践。
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大型语言模型提示词优化指南

llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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人工智能推荐画布

recommendation-canvas
deanpeters/Product-Manager-Skills
492
用推荐画布梳理 AI 产品想法，从商业与用户成果、假设、定位、风险到成功指标，帮助以周密逻辑争取投资与资源支持。
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高级LLM评估技术

advanced-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论，包括直接评分和配对比较，并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差（如位置偏差、长度偏差）。它指导用户如何选择合适的评估指标，并构建结构化的Prompt，以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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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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