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ArrowSpace 谱向量检索技术

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一种基于图拉普拉斯特征的谱向量检索工具，结合语义相似度与结构角色，解决传统余弦或L2距离无法捕获嵌入空间潜在结构的问题。

Weaviate向量数据库操作

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供对Weaviate向量数据库的全面访问能力。用户可以使用它执行语义搜索、混合关键词查询、模式检查、数据探索、集合创建和数据导入（CSV、JSON、PDF）。适用于需要根据概念查询数据、检索特定原始对象或管理Weaviate集合生命周期的场景。

多层知识库管理与同步

本框架旨在管理和同步跨越多个存储层（包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库）的知识库。它提供了一个结构化的体系，用于知识的摄取、组织、去重和检索，确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。

市场数据摄入与模式搜索

用于摄入和标准化特定交易对的原始市场数据（OHLCV）。该工具将数据转换为特征向量，并利用HNSW索引技术存储和索引这些向量，从而为后续的模式检测、相似性搜索和量化分析提供高效的底层数据支持。

可组合推荐系统管道架构

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用于设计和构建可组合的推荐、排序和信息流管道。它遵循业界标准的六阶段架构模式（源获取→数据增强→过滤→评分→选择→副作用）。适用于所有需要为用户或上下文选择“Top K”项目的场景，如社交信息流、广告排序或RAG重排序等，确保系统具备高鲁棒性和可扩展性。

基于图社区检测的向量聚类

该技能利用`ruvector`工具，通过图社区检测（如谱聚类/Louvain）来发现大量语义嵌入（如代码或数据）中的自然分组。它能帮助用户发现潜在的主题、识别异常数据点（离群值）并系统化地组织大型向量集合，适用于代码库或大型数据集的结构化分析。

层次化数据到双曲空间嵌入

vector-hyperbolic

该技能使用双曲空间模型（Poincare球）嵌入具有固有层级结构的数据，如依赖树、本体论或模块结构。与标准欧几里得空间不同，双曲空间能高效保留层级距离，距离与树的深度呈对数增长。适用于知识图谱、代码架构分析和复杂关系挖掘。

向量搜索与嵌入相似度引擎

提供先进的向量搜索功能，包含大规模（HNSW）和热点模式路由（WASM）两条路径。支持百万级向量搜索，并集成了RaBitQ 1-bit量化技术，实现内存优化。还支持适用于层级数据的双曲空间搜索和跨命名空间搜索，覆盖全场景检索需求。

YouTube视频字幕提取

youtube-transcribe-skill

feiskyer/claude-code-settings

该技能可从任何YouTube视频链接中提取完整的字幕和文字记录。它采用两阶段流程：优先使用`yt-dlp`命令行工具进行快速提取；若失败，则自动切换至浏览器自动化模式，通过DOM脚本抓取网页中的转录稿内容。最终生成格式清晰、带时间戳的纯文本文件。

系统科学图表展示规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为复杂系统科学（尤其农业系统）论文提供了严谨的图表设计规范。它指导作者放弃展示单一因素的柱状图，转而构建能展现系统交互作用、权衡关系（如Pareto前沿）、动态变化、资源流和模型拟合度的系统性图表。所有图表必须具备自洽性、可重复性并准确展示不确定性。

农业系统期刊投稿适用性评估

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本工具旨在指导研究人员评估项目是否符合高水平农业系统期刊的“系统分析”要求。它帮助用户将研究焦点从单一因素的田间试验，提升至关注跨层级（农场到食物系统）的相互作用、权衡取舍和系统行为的复杂系统科学分析，是优化研究框架和文章类型的关键指南。

经济学实证稳健性检验指南

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一套系统化的实证研究稳健性检验流程，用于应对学术期刊严苛的审稿要求。内容覆盖了变量和度量替换、样本窗口调整、PSM-DID等识别策略，以及如何系统性地排除替代解释和混淆因素。掌握这些方法论是确保研究结论可靠性的关键。

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