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推荐系统构建器
building-recommendation-systems
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
376
生成针对协同、基于内容或混合策略的推荐系统代码与流程,涵盖数据处理、模型训练与评估,并顾及扩展性,帮助 Claude 提供个性化建议。
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资深数据科学家全栈专家
data-scientist
sickn33/antigravity-awesome-skills
124
本技能模拟的是全栈数据科学家的专业知识,覆盖数据科学的完整流程。它涵盖了从探索性数据分析(EDA)到构建生产级模型部署的全过程。核心能力包括高级统计分析、机器学习(如深度学习、XGBoost)、预测建模,以及利用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、分析和可视化,并为商业决策提供实战指导。
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AI模型知识结构化提取
bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型(会话内)和本地开源模型(通过Ollama)提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对,或生成用于传统机器学习的训练数据。
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AI驱动的开源情报关联画像
performing-ai-driven-osint-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
本技能利用AI和大型语言模型(LLM)的推理能力,关联来自多源的开源情报(OSINT)数据。它可以处理用户枚举、邮箱查询、社交媒体、域名记录和数据泄露等碎片化信息,生成统一的、高置信度的目标智能画像。这极大地提高了传统数据关联的效率和深度。
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数字病理全玻片图像处理库
histolab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
429
Histolab是一个用于数字病理学领域的全玻片图像(WSI)处理Python库。它能够自动化处理复杂的病理学任务,包括加载多种WSI格式、进行精细的组织区域分割(生成二值掩码),以及从病理切片中提取高质量的、信息丰富的切块。该库支持随机、网格和评分等多重切块策略,非常适合为深度学习模型准备标准化数据集,加速病理研究流程。
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scikit-survival:生存时间分析库
scikit-survival
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
272
scikit-survival 是一个基于 scikit-learn 的专业 Python 库,用于进行生存分析和时间-事件建模。它专门处理存在审查数据的场景(如右删失数据),支持拟合 Cox 比例风险模型、随机生存森林和梯度提升模型等多种先进模型。用户可以利用库中的指标(如C-index)评估模型性能,适用于生命周期分析、临床研究和可靠性工程等领域。
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