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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

MLOps流水线编排指南

ml-pipeline-workflow

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供从数据摄取、预处理、训练、验证到部署与监控的全生命周期 MLOps 流程编排指导，包含 DAG 作业自动化、部署策略与版本管理等实践要点。

分子特征化中心

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Molfeat 提供 100 多种分子特征器与预训练嵌入，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适合 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索与深度学习的数值特征，支持并行、缓存与 scikit-learn 集成。

治疗数据共享平台

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

PyTDC 提供涵盖 ADME、毒性、相互作用与分子生成等任务的 AI 友好数据集、基准评估和 scaffold 切分，方便药物发现与治疗机器学习模型的训练与预测。

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