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迁移学习适配工具
adapting-transfer-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
自动化迁移学习流程,根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出,快速将预训练模型适配到新任务或数据集,提升性能与效率。
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计算加密货币税务
calculating-crypto-taxes
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
231
该工具用于计算复杂的加密货币税务义务。它可以处理来自多个交易所的交易记录,支持多种成本基础方法(如FIFO、LIFO),准确计算资本利得和损失。功能包括识别质押、空投和挖矿收入,并生成符合税务要求的Form 8949报告,极大地简化了税务申报流程。
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Clay数据富集可观测性
clay-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
124
用于监控Clay数据富集流程的整体健康状况。该工具跟踪关键运营指标,包括信用点消耗速率、数据富集成功率、数据质量得分和潜在客户分布,是实现成本控制和保障数据流程稳定性的关键。
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数据质量框架构建
data-quality-frameworks
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
本技能提供了使用Great Expectations、dbt测试和数据契约等工具构建数据质量框架的实践模式。它指导用户如何为数据管道实现全面的质量验证,确保数据在整个生命周期中的可靠性、完整性和准确性,是建立数据治理和高可靠数据流程的关键。
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资深数据科学家全栈专家
data-scientist
sickn33/antigravity-awesome-skills
124
本技能模拟的是全栈数据科学家的专业知识,覆盖数据科学的完整流程。它涵盖了从探索性数据分析(EDA)到构建生产级模型部署的全过程。核心能力包括高级统计分析、机器学习(如深度学习、XGBoost)、预测建模,以及利用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、分析和可视化,并为商业决策提供实战指导。
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证件图片自动翻译与PDF生成器
visa-doc-translate
affaan-m/everything-claude-code
125
该工具旨在自动化处理各种非英文的签证申请图片文件(如银行流水、在职证明等)。它能自动预处理图片(包括角度校正),采用多重OCR技术提取文本,并将其专业翻译成英文。最终输出的PDF格式专业,包含原始图片和符合认证要求的双语译文,极大地简化了国际签证办理流程。
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Datamol化学信息工具
datamol
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
169
Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装,简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程,并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。
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NGS 数据可视化利器
deeptools
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
181
deepTools 提供命令行 Python 工具链,可将 BAM 转为标准化覆盖、完成 QC(指纹、相关、PCA)、比对样本,并绘制 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 的热图与轮廓等可视化,支持常见流程模板。
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基因组区间工具库
gtars
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
203
高性能 Rust 工具库(含 Python 绑定),面向基因组区间分析,支持重叠检测、覆盖轨道、ML 标记化、参考序列管理、片段拆分与评分等常见测序数据流程。
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DICOM 医疗影像工具
pydicom
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
272
Pydicom 提供 Python 接口,方便读取、写入和修改 DICOM 医疗影像文件,支持像素提取、元数据管理、匿名化、格式转换以及与 PACS 流程的集成,适用于医学影像分析和放射科应用。
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Scanpy 单细胞分析流程
scanpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包,用于处理单细胞 RNA-seq 数据,包含质控、归一化、降维、聚类、标志基因识别、细胞类型注释及高质量可视化,适用于 h5ad/10X/CSV 格式。
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Scikit-learn 机器学习工具
scikit-learn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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提供 scikit-learn 机器学习全流程指导,涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建,方便快速交付可解释的模型。
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