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资深数据科学家全栈专家

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Firecrawl网络爬取事件处理指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了如何使用Firecrawl Webhook处理异步爬取和批量抓取任务的事件。用户无需通过轮询API来获取状态，而是通过配置Webhook端点，实时接收关键事件（如页面抓取、任务完成等）的推送通知。内容涵盖了事件类型、签名验证机制和实时数据流的处理方法，适用于构建高性能的数据爬取管道。

多指标交易信号生成器

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该工具是一个多指标信号生成系统，它利用RSI、MACD、布林带等多种技术指标，为指定资产生成综合的买入/卖出信号。系统提供信号强度、置信度和风险管理建议，旨在帮助用户分析加密货币或股票市场，从而识别最佳的交易入场和退出时机。

机器学习模型训练

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。

Vast.ai分布式训练与成本管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个高级工作流，用于在Vast.ai上编排复杂的、多节点的GPU集群。它专为大规模分布式机器学习训练设计，能自动处理Spot机中断和使用检查点进行作业恢复。同时，该工作流提供全面的成本分析功能，帮助用户跟踪账单历史，优化GPU支出，并安全地销毁集群以停止计费。

ClinPGx 药物基因组数据库

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 ClinPGx REST API 查询基因-药物关系、CPIC/DPWG/FDA 指南、等位基因功能与频率等临床药物基因组数据，支持个体化用药与临床决策。

GeoMaster地球观测套件

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

GeoMaster 提供遥感、GIS、空间分析与机器学习的全面能力，支持卫星影像、矢量/栅格处理、点云、地形与水文建模，并兼容云原生流程，适用于各类地球观测与地理计算任务。

机器学习实验结果分析

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该工具用于深入分析复杂的机器学习实验结果，支持从JSON/CSV等多源数据定位结果。它可以计算详细的统计数据，生成跨超参数变体的对比表，并提供结构化的观察、解释和后续实验建议，帮助用户高效解读实验发现。

使用Osquery进行端点监控

deploying-osquery-for-endpoint-monitoring

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供部署和配置osquery的完整指南，可用于跨平台（Windows, macOS, Linux）实现端点全面监控。它利用SQL查询强大的能力，深入检查运行进程、开放端口、系统配置和已安装软件，是进行威胁狩猎、合规性审计和集中式可见性的关键工具。

AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

ML实验跟踪与监控

hugging-face-trackio

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Modal云GPU：AI训练与推理平台

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

本技能指导用户在Modal零配置服务器无服务器环境中运行GPU密集型机器学习任务。它详细介绍了从模型分析、成本估算到选择最佳GPU类型的全流程，支持训练、微调和推理等工作负载。其核心优势是实现环境的可复现性，用户无需本地GPU或复杂配置，即可快速进行ML实验。

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