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ML实验跟踪与监控
hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
102
Trackio是一个用于记录、可视化和分析机器学习训练实验的工具。它提供Python API用于训练过程中的实时指标记录和异常告警,并提供命令行接口(CLI)用于查询历史数据。用户可以使用它来持续监控训练状态、诊断模型问题(如损失发散),是构建自动化ML工作流的关键组件。
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结果证据与主张判断门
result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
250
本工具是在实验流程结束后使用的关键判断门。它系统性地评估原始实验数据和指标与既定研究主张之间的关系,旨在判断结果是否充分支持、是否矛盾或缺乏关键证据。它帮助研究团队决定下一步的行动方向,例如调整假设、补充数据或确认结论。
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使用AWS Detective进行云端威胁狩猎
performing-cloud-native-threat-hunting-with-aws-detective
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
123
本工具利用AWS Detective自动收集和分析来自CloudTrail、VPC Flow Logs、GuardDuty等日志数据,构建交互式行为图谱。它帮助安全分析师追踪跨账户的横向移动,分析受损实体(如IAM用户、EC2实例)的活动轨迹,从而重构复杂的攻击链条。适用于安全事件的调查取证和威胁狩猎场景。
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全面数据质量审计与分析
data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
220
该工具是一个专业的、系统性的数据质量审计系统,用于全面评估数据集的完整性、一致性、准确性和结构有效性。它可以进行数据画像、异常值检测、缺失值机制分析,并输出数据质量评分(DQS),帮助用户在模型训练、数据清洗或实时监控中发现并修复数据问题。
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Mixpanel自动化产品分析
mixpanel-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
这是一个全面的Mixpanel产品分析自动化工具箱,通过Rube MCP提供数据查询能力。它可自动化处理事件聚合、详细分群、转化漏斗分析、用户画像管理、用户群组跟踪以及执行自定义JQL查询等复杂数据任务,特别适用于需要深入分析用户行为模式的数据分析师和产品经理。
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安全洗牌JSON数据结构
shuffle-json-data
github/awesome-copilot
111
本工具具备数据工程师的角色,用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前,它会严格执行数据结构校验,确保所有对象具有一致的属性集,并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中,数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。
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Arize实验评估与管理
arize-experiment
github/awesome-copilot
404
本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具,用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果,支持进行模型基准测试和A/B测试,确保模型在特定数据集上的准确性。
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Power BI数据模型设计审查
power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
264
这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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科学论文结构化数据搜索
bgpt-paper-search
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
277
本工具适用于系统性文献综述和元分析。它能够搜索科学论文,并从全文中提取高度结构化的实验数据,远超传统摘要的限制。可获取包括方法、定量结果、样本量、质量得分和结论在内的25个以上字段,实现全面的证据综合。
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上下文模式工程洞察面板
ctx-insight
mksglu/context-mode
136
本工具可打开上下文模式的洞察仪表盘,为AI辅助工程团队提供中央分析层。用户可以查看每位工程师的生产力速率、识别重复尝试浪费、检测项目阻碍点,并获取按角色划分的详细性能视图。它是团队性能监控和登录信息的单一信息源。
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癌症依赖图谱分析工具
depmap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
145
该工具提供癌症依赖图谱(DepMap)数据接口,基于全基因组CRISPR筛选、RNAi和化合物敏感性实验。可用于查询基因的依赖性评分,识别特定于癌症的脆弱点,预测合成致死作用,并验证肿瘤学药物靶点。
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Medchem 化合物筛选
medchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
62
基于 Python 的药物化学分子筛选工具,用于化合物库的分类与优先级排序。支持类药性规则(Lipinski、Veber、CNS)、结构警示目录(PAINS、NIBR、ChEMBL)、复杂度指标、官能团检测及查询语言,适用于大规模分子筛选与命中到先导化合物优化。
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