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高性能强化学习框架
pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
325
PufferLib是一个高性能、可扩展的强化学习框架,专为大规模并行训练和向量化模拟设计。它集成了PuffeRL算法和PufferEnv API,支持多智能体系统和自定义环境创建,实现业界领先的高速性能。适用于大型AI研究和大规模实验。
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PyTorch Lightning深度学习框架
pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
449
PyTorch Lightning是一个全面的深度学习框架,用于组织和自动化PyTorch模型的训练流程。它通过将模型组织为LightningModules,简化了繁琐的编写代码,并在Trainer中自动化训练循环。该框架支持多GPU/TPU分布式训练(DDP, FSDP),并集成了数据加载、回调函数和实验跟踪(W&B, MLflow),适用于构建专业、可扩展的深度学习项目。
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科学图表和示意图生成器
scientific-schematics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
91
该技能是一款强大的AI工具,专为将复杂的科学概念转化为出版级别的视觉示意图。它使用Nano Banana 2 AI生成,并由Gemini 3.1 Pro Preview进行严格的质量审核。擅长生成神经网络架构图、生物学通路、系统流程图等,并通过智能迭代机制,确保图形质量符合期刊、海报等不同文档类型的标准。
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单细胞组学生成模型工具箱
scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个基于深度生成模型和变分推断的综合性Python框架,用于先进的单细胞组学分析。它支持单细胞RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq以及空间转录组等多种多模态数据的深度整合与分析。核心功能包括概率批次校正、细胞类型注释和多组学整合。
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稳定强化学习算法库
stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
197
Stable Baselines3是一个基于PyTorch的专业级强化学习框架。它提供了PPO、SAC、DQN等一系列稳定且可靠的RL算法实现。用户可以使用它进行标准RL实验、快速原型开发,并支持构建和训练复杂的单智能体系统,包括自定义和向量化环境。
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使用PyTorch构建图神经网络
torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
472
PyTorch Geometric (PyG) 是基于PyTorch的专业图神经网络(GNN)标准库。它提供了一系列用于处理各类图数据(包括异构图)的专业数据结构,并内置了超过60种GNN层实现(如GCN、GAT)。该库支持完整的图数据集加载和数据预处理,是进行节点分类、图分类和链路预测等深度学习图任务的核心工具。
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Qdrant索引与数据摄取优化指南
qdrant-indexing-performance-optimization
github/awesome-copilot
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本指南旨在帮助用户诊断和解决Qdrant数据库的性能瓶颈。它详细介绍了如何优化缓慢的数据上传、处理优化器运行卡顿的问题,并提供了HNSW参数调优、数据分片以及多租户索引的最佳实践,确保向量搜索的高效性能。
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AI/机器学习职位搜索与市场分析
ai-dev-jobs-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该MCP为AI智能体提供接入实时、庞大的AI和机器学习职位索引。用户可以按角色、地点或公司搜索职位,获取完整的职位详情,分析薪资范围,了解招聘公司信息,并获取全面的市场统计数据。适用于进阶的求职、人才匹配和劳动力市场分析场景。
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Anthropic流式与批量处理工作流
anth-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南教授如何构建基于Anthropic API的高级工作流。它涵盖了两种核心模式:一是用于交互式UI的实时流式传输(SSE事件),二是消息批量API(Message Batches),可实现异步、成本更低的超大规模数据批处理。提供了Python和TypeScript的代码示例。
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Anthropic Claude成本优化指南
anth-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了优化Anthropic Claude API使用成本的全面策略。涵盖了模型路由(根据任务选择最经济的模型)、提示词缓存(减少重复输入成本)、批量处理(处理异步任务)以及实时支出跟踪与预算预警。适用于需要管理大规模、高成本AI应用部署和精确预算控制的场景。
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Claude消息API基础示例
anth-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
本指南提供了与Anthropic Claude消息API集成的最小可行代码示例。它涵盖了核心功能,包括基础文本消息、图像分析(视觉能力)和实时的流式响应。适用于初学者和需要快速验证Claude API交互模式的开发者。
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Anthropic API 错误排查指南
anth-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
117
本指南详细列出了使用 Anthropic Claude API 时开发者常犯的错误和最佳实践。内容涵盖了与OpenAI等其他模型API的关键区别,例如强制要求设置`max_tokens`、正确处理系统提示词的位置,以及准确解析API响应结构等,帮助开发者规避集成陷阱。
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