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搜索 AI技能，共找到 87 条记录

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数据图表可视化生成

chart-visualization

bytedance/deer-flow

该技能提供了一个全面的数据可视化流程，能够接收用户数据，并根据数据的特征（如时间趋势、类别比较、流程关系等）智能选择最合适的图表类型（如折线图、柱状图、饼图、散点图等）。它负责参数提取和调用JS脚本，最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。

Arize实验评估与管理

arize-experiment

github/awesome-copilot

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。

足球实体假设与验证

football-entity-hypothesis

EverMind-AI/EverOS

本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体（球员或俱乐部）。当搜索结果提供初步线索，或当问题提供了足够的详细约束条件（如国籍、时代、联赛）进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索，并交叉比对所有约束（如出生年份、职业生涯等）以确保信息准确性。

板球运动员生涯数据验证

cricket-career-verify

EverMind-AI/EverOS

本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息，可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节（包括赛制、对手、得分）、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制，确保数据准确性。

细胞图谱数据查询与分析

cellxgene-census

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能提供对CZ CELLxGENE大型公共单细胞和空间转录组学数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集，即可按细胞类型、组织、疾病等维度进行高效查询，获取基因表达矩阵、元数据和预计算的嵌入信息。适用于大规模、跨数据集的生物学研究和模型训练。

癌症依赖图谱查询分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

利用该技能查询癌症依赖图谱（DepMap）数据，系统分析不同癌症细胞系对基因的依赖性。该工具可用于生物信息学研究，帮助研究人员识别特定癌症类型的关键致病基因、发现合成致死相互作用，并为肿瘤药物靶点验证提供科学依据。

检测可用计算资源

get-available-resources

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能用于主动检测和报告全面的系统资源，包括CPU核心、GPU类型（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、可用内存和磁盘空间。它生成一个详细的JSON报告，并提供基于上下文的策略性建议，指导用户优化科学计算流程。例如，它会推荐并行处理库（Dask, joblib）、内存外存储方法（Zarr）或合适的GPU加速后端，帮助用户在进行大规模数据分析或模型训练前做出架构决策。

LabArchives电子实验记录本API集成

labarchive-integration

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能提供全面的LabArchives电子实验记录本（ELN）API集成，支持程序化管理实验记录本。功能包括自动化创建/修改条目、上传各类附件、执行完整备份、生成使用报告，并可与Protocols.io、Jupyter等第三方工具无缝集成，适用于科研流程自动化。

MATLAB/Octave科学计算

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能详细介绍了MATLAB和GNU Octave的科学计算能力。内容涵盖矩阵运算、线性代数、数据可视化（2D/3D）、统计分析、信号处理和常微分方程求解等多个核心领域。适用于进行复杂数值模拟、科学建模和数据处理的工程师及科研人员。

科学证据与批判性思维评估

scientific-critical-thinking

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能提供了一个系统的框架，用于评估科学声明、研究方法和证据的严谨性与质量。它指导用户评估实验设计有效性、识别各类偏差（如选择性、认知偏差），并应用GRADE或Cochrane风险评估等成熟框架。适用于系统综述、学术同行评审和批判性分析科学文献。

Python机器学习开发指南

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能提供使用scikit-learn进行全流程机器学习任务的综合指南。它涵盖了从数据预处理到模型构建的全过程，支持监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）和模型性能评估，帮助用户构建工业级ML流水线。

获取深度金融信号分析

alphaear-deepear-lite

RKiding/Awesome-finance-skills

该技能连接DeepEar Lite平台，用于实时抓取高频金融信号。它能够提取信号的标题、总结、情绪指标和置信度，提供完整的推理分析。适用于需要获取即时市场趋势、股票表现因子和专业金融分析的场景。

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