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生物学描述到物种名称翻译

bio-term-translation
EverMind-AI/EverOS
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当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时，本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性，帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词，从而构建高效的查询。
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多步实体链追踪与关联分析

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EverMind-AI/EverOS
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该技巧用于解决需要追踪多个关联实体（如作者到文章，文章到人物）的复杂问题。核心方法是打破“一步到位”的思维定式，将问题分解为多个连续的搜索步骤。必须利用前一步搜索找到的结果作为锚点，逐步推进后续的知识链条构建。
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基于开发商的游戏检索

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EverMind-AI/EverOS
338
当问题没有提供游戏名称，而是提供了开发商公司的间接线索时，使用此技能。这些线索可能包括公司名称的字面含义、创始人背景、公司历史或慈善基金会活动。需要先根据线索识别出开发商，再利用该开发商的官方目录找到目标游戏。
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AI与机器学习知识体系教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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本教练旨在建立用户真实的AI素养，提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法，涵盖提示工程（Prompt Engineering）和机器学习（ML）底层原理，帮助用户理解AI模型的运作机制，而非仅仅停留在使用表面工具。
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印度演员假设猜测法

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EverMind-AI/EverOS
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该技能用于通过间接线索（如奖项、家庭关系、争议事件等）来猜测和识别印度或宝莱坞演员。当原始问题信息不足时，首先根据线索形成1-3个候选名字，然后对每个候选名字进行有针对性的验证搜索，从而高效确认最终答案。
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南亚电影：演员生平信息定位

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EverMind-AI/EverOS
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当问题没有直接给出电影名称，但提供了演员或导演的生平细节（如出生年份、出道时节、家庭关系或奖项数量）时，使用此链式方法。核心流程是：利用独特的生平线索→精准定位人物身份→检索其完整的电影作品列表→最终锁定目标电影，并进行所有约束条件验证。
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AI智能体自进化引擎

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EvoMap/evolver
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Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。
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DiffDock：蛋白质-配体分子对接

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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DiffDock是一款基于扩散模型的深度学习工具，用于预测小分子配体与蛋白质靶点三维结合姿态。它支持使用PDB文件或氨基酸序列作为蛋白质输入，并可批量处理虚拟筛选任务。该工具是结构药物发现和先导优化领域的先进技术，能够输出精确的预测姿态和置信度分数。
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ESM：蛋白质设计与结构预测

esm
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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ESM提供先进的蛋白质语言模型，用于生物学理解、生成和结构预测。核心功能包括：生成具有特定功能的全新蛋白质序列、进行结构预测、执行逆向折叠（从结构设计序列）、以及提取高质量的蛋白质特征嵌入。适用于药物发现、生物信息学和蛋白质设计领域。
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AI图像生成与编辑工具

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能通过OpenRouter API调用多种先进AI模型（如Gemini, FLUX, GPT-Image等），实现高质量的图像生成与编辑。适用于创作照片级艺术作品、概念图、Logo设计、插画或执行复杂的图像合成与修饰，并支持分辨率、随机种子等多种参数控制。
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无服务器AI/ML云平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Modal是一个无服务器云平台，专注于执行Python语言的AI和机器学习工作负载。它提供按需的高性能GPU计算资源（如H100, A100），支持函数式计算、Web API部署、大规模模型训练与推理，以及定时批处理任务，实现代码级别的云原生部署。
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PufferLib强化学习环境指南与验证

pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本指南提供了关于PufferLib的完整、版本感知的强化学习工作流指导。它详细介绍了如何适配Gymnasium/PettingZoo环境，管理不同版本的PufferLib（如3.0.0和4.0源），确保训练和评估过程的安全性和可重复性。核心内容包括环境契约验证、沙箱构建以及数据来源的准确性管理。
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