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Clay生产环境就绪清单

clay-prod-checklist

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这份清单用于指导用户完成Clay数据增强管道的上生产环境部署准备工作。它涵盖了从表格配置、数据质量验证（如去重、输入过滤），到成本预算、Webhook可靠性及监控告警设置等多个关键步骤，确保数据流在实战中稳定可靠运行。

自动化机器学习流程

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分析需求并生成包含数据准备、模型筛选、超参调优、验证和指标输出的 AutoML 管道代码，附带文档与产出，帮助自动化机器学习流程。

交叉验证配置

cross-validation-setup

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为 ML 训练中的交叉验证配置提供自动化支持，涵盖数据准备、模型调优与实验跟踪的规范流程、实践示例与结果校验。

数据增强流水线助理

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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。

特征重要性分析器

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自动提供与机器学习训练相关的特征重要性分析建议，包括数据准备、模型训练、调参与实验跟踪，能输出生产级代码、配置与校验流程，贯彻行业最佳实践。

Optuna 训练试验助手

optuna-study-creator

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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。

ROC曲线绘制器

roc-curve-plotter

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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。

Sklearn 机器学习流水线构建

sklearn-pipeline-builder

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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。

Tensorflow 模型训练助手

tensorflow-model-trainer

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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。

BGPT结构化论文检索

bgpt-paper-search

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BGPT论文检索通过远程MCP服务，从全文提取实验数据和方法、量化结果、样本与质量评分，便于进行系统综述、证据整理和元分析准备。

PyMC 贝叶斯建模

pymc-bayesian-modeling

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使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型，涵盖数据准备、MCMC（NUTS）或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断，适合不确定性评估。

ZINC 可购化合物数据库

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通过网页或 CartBlanche API 查询 UCSF 维护的 ZINC22 2.3 亿+ 可购化合物，按 ZINC ID、SMILES、供应商或随机抽样获取结构与分子库，辅助虚拟筛选与对接准备。

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