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实验计划执行部署桥
experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
282
该技能旨在连接最初的创意构思与模型的实际部署。它接收结构化的实验计划,自动实现所需的代码,进行模型代码审查,并将实验部署到GPU上运行,最终收集初步的量化结果,形成高效的AI研究迭代闭环。
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ML实验跟踪与监控
hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
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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全球金融市场数据接入
alpha-vantage
sickn33/antigravity-awesome-skills
175
本技能提供通过 Alpha Vantage API 接入全面的全球金融市场数据。用户可以获取股票、期权、外汇、大宗商品和加密资产的时间序列数据,包括历史价格(OHLCV)。此外,它还支持获取基本面指标(如市盈率、市值)、宏观经济数据(如GDP、CPI)和超过40种技术指标(如RSI、MACD),非常适合进行量化分析和金融建模。
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PubMed 数据访问
pubmed-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
358
通过 REST API 访问 PubMed,可构建高级布尔/MeSH 查询、按出版属性筛选,并借助 E-utilities 编程抓取引用和摘要,适合系统综述或自动化文献监测。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析
uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库,这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质,检索FASTA格式序列,实现跨数据库ID映射(如Ensembl, RefSeq),并分析GO术语等功能注释,是生物信息学数据分析的核心工具。
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元数据和日志推送到Monte Carlo
monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产(包括元数据、数据血缘和查询日志),并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景,例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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Aeon时间序列机器学习工具包
aeon
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
86
Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它提供了一个统一的API,用于处理时间序列数据的分类、回归、聚类、预测(Forecasting)、异常检测、分段和模式识别等多种高级任务。适用于需要对时间依赖性数据进行专业分析的场景。
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生物信息学:多数据库统一接口
bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
285
这是一个全面的Python库,提供了对40多个生物信息学数据库(如UniProt, KEGG, ChEMBL等)的编程访问接口。适用于复杂的生物学工作流,包括跨数据库ID映射、代谢通路分析、蛋白质序列检索和序列相似性搜索等,实现数据整合和自动化分析。
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Matplotlib:Python科学绘图与可视化
matplotlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
462
Matplotlib是Python最基础的绘图库,用于创建静态、动画和交互式图表。它提供了对所有绘图元素的精细控制,支持绘制线图、散点图、热图等多种科学和统计图表。最适合需要高质量、出版级别复杂图表输出的场景,推荐使用对象级API进行开发。
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Polars:高性能数据处理框架
polars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
87
Polars是一个基于Apache Arrow的高性能数据帧库,专为Python和Rust设计。它提供了表达式式API和惰性求值机制,能够高效处理复杂的数据管道和大规模ETL任务。适用于需要高性能、并行计算,或从Pandas迁移到更优数据处理方案的专业数据分析和工程场景。
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高性能基因组区间分析工具
polars-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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polars-bio是基于Polars的高性能生物信息学库,专注于基因组区间操作和文件I/O。它提供DataFrame友好的API,用于执行区间算术运算(如重叠、合并、补集等),并支持读写BED, VCF, BAM, GFF等主流生物信息学格式。支持流式处理和云存储,适用于大规模、高性能的基因组数据分析。
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Protocols.io科学数据集成工具
protocolsio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
498
本工具是专为科学数据工作流设计的集成方案,用于安全、受控地读取、验证和导出protocols.io平台上的科学协议数据。它遵循最新的官方API契约,支持离线验证和预先规划,确保数据完整性,特别适用于生物信息学和科研数据自动化流程。
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