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推荐系统构建器

building-recommendation-systems

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

生成针对协同、基于内容或混合策略的推荐系统代码与流程，涵盖数据处理、模型训练与评估，并顾及扩展性，帮助 Claude 提供个性化建议。

机器学习模型评估

evaluating-machine-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。

数据集划分助手

splitting-datasets

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能自动生成并执行 Python 代码，将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集，方便机器学习模型的训练与评估。

机器学习模型训练

training-machine-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。

Scikit-learn 机器学习工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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。

家庭健康分析器

family-health-analyzer

sickn33/antigravity-awesome-skills

分析家族病史与遗传模式，评估风险并结合筛查、生活方式和就医建议，辅助制定家庭健康预防策略。

食物营养查询器

food-database-query

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过详尽的食物营养数据库，提供精确查询、对比分析、健康推荐与份量营养计算，适用于膳食评估与饮食规划。

心理健康分析器

mental-health-analyzer

sickn33/antigravity-awesome-skills

分析心理健康数据，追踪量表趋势、识别情绪模式、评估疗程进展、判别危机风险，并结合睡眠、运动、营养及慢病数据，提供个性化健康建议。

营养模式分析器

nutrition-analyzer

sickn33/antigravity-awesome-skills

分析饮食与营养记录，识别营养素趋势和缺口，结合运动、睡眠及慢性病数据评估营养状况，并给出优先级明确的个性化饮食与补充建议。

康复训练进展分析器

rehabilitation-analyzer

sickn33/antigravity-awesome-skills

分析康复训练记录中的ROM、肌力、平衡、疼痛和依从性变化，生成康复进展报告、目标达成评估和阶段准备建议，辅助康复师与患者了解恢复情况。

Arize 实验生命周期管理

arize-experiment

github/awesome-copilot

本技能提供一套完整的命令行工具，用于管理Arize平台上的机器学习实验。用户可以执行实验的创建、列表查询、元数据获取及详细运行结果导出。它支持将实验与特定数据集关联，适用于模型评估和性能对比分析，实现完整的ML实验流程管理。

Arize数据集管理工具

github/awesome-copilot

该技能提供全面的命令行接口，用于管理Arize数据集的整个生命周期。用户可以使用它来执行数据集的创建、读取、元数据查询和批量导出操作。它适用于需要版本控制和评估的机器学习实验和模型验证场景，支持CSV、JSON等多种数据格式。

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