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数据增强流水线助理
data-augmentation-pipeline
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
166
为机器学习训练中的数据增强流水线提供自动化指导,覆盖实战模式、代码与配置生成、结果校验与实验追踪,帮助构建高质量的数据准备流程。
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Optuna 训练试验助手
optuna-study-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
56
自动触发的 ML 训练技能,识别“optuna study creator”相关请求后,即提供数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪等全流程指导,并给出生产级代码与校验。
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ROC曲线绘制器
roc-curve-plotter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
136
自动在机器学习训练阶段处理 ROC 曲线绘制,包括数据准备、模型训练、超参调优、实验追踪以及生成可落地的代码和配置,确保最佳实践与标准校验。
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Sklearn 机器学习流水线构建
sklearn-pipeline-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
312
自动响应有关 sklearn 流水线构建的请求,涵盖数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪,提供生产级代码与行业标准校验建议。
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Tensorflow 模型训练助手
tensorflow-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
自动激活的 Tensorflow 模型训练技能,覆盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪,并生成生产级代码与校验。
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比较研究设计与识别方法
cps-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
61
本指南提供了一个全面的比较研究设计框架,用于论证社会科学研究的严谨性。它指导用户构建比较证据(比较杠杆),无论是在跨国面板数据、案例比较还是自然实验中。重点在于因果推断、过程追踪和排除竞争性理论,从而强化研究结论的说服力。
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国际关系研究设计指南
io-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
221
本指南提供了一个强化国际关系(IR)学术论证的框架,特别适用于顶尖期刊投稿。它指导用户如何构建严谨的研究设计,涵盖了定量(二元/网络数据因果识别)、定性(案例选择与过程追踪)、实验设计和形式-实证链接等多个维度。核心目标是排除所有竞争性解释,建立强健的实证因果主张。
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顶级学术研究设计论证
jop-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
150
本指南用于捍卫学术手稿的方法论严谨性。它涵盖了定量研究的因果识别技术(如DID、IV、RDD)、严谨的实验设计,以及定性研究中的过程追踪和案例选择。核心目标是确保研究设计具有高度的可重复性,并能清晰地化解潜在的混淆变量和竞争性解释。
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