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Trackio:机器学习实验跟踪
hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
Trackio是一个全面的实验跟踪库,用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时,CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示,并将数据同步到Hugging Face Spaces,特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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交互式训练健康监测
training-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
53
这是一个交互式的训练监控工具,用于定期检查深度学习模型的运行状态和指标健康度。它会分析损失曲线、评估指标、梯度变化等关键指标,自动识别NaN值、发散、平台期等异常情况。根据检测结果,提供继续、等待或停止训练的决策建议,确保计算资源不会浪费在失败的模型上。
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金融市场数据API接入
alpha-vantage
sickn33/antigravity-awesome-skills
285
该技能提供连接Alpha Vantage的金融市场数据API,可获取超过20年的全球金融数据。涵盖股票、外汇、加密货币、大宗商品、经济指标和技术指标等,适用于进行量化研究、市场趋势分析和构建金融仪表盘。
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PyTorch 训练秘籍
ml-training-recipes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
370
涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案,适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调,实现高效 GPU 利用。
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Python交互式可视化绘图库
plotly
sickn33/antigravity-awesome-skills
429
Plotly是一个功能强大的Python绘图库,用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型,涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析,或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。
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数据质量审计与分析工具
data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
473
这是一个专业的、全面的数据集质量审计工具。它能够系统地评估数据集的完整性、一致性、准确性和有效性。功能包括数据分布剖析、缺失值分析、异常值检测和计算数据质量分数(DQS),并提供可执行的修复方案和实时监控设置。
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多层知识库管理与同步
knowledge-ops
affaan-m/everything-claude-code
327
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。
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证据驱动的深度研究工作流
research-ops
affaan-m/everything-claude-code
179
这是一个高级、结构化的研究流程,用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景,生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议,适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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注释配置与审核队列管理
arize-annotation
github/awesome-copilot
133
本技能用于在Arize平台上创建和管理注释配置(如分类、连续、自由文本标签)和人工审核队列。它支持定义不同类型的标签结构,并允许用户通过Python SDK将人类反馈标签程序化地应用于项目跨度、数据集等,从而实现结构化的人工标注和模型监控。
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BigQuery 管道审计
bigquery-pipeline-audit
github/awesome-copilot
450
审计 Python 与 BigQuery 管道,识别成本风险、回填与循环设计、查询扫描、写入幂等性及可观测性缺陷,按函数和行定位问题并给出精简修复建议。
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蒙特卡洛监控创建
monte-carlo-monitor-creation
sickn33/antigravity-awesome-skills
418
指导用户先完成请求与表信息验证,再通过 MCP 的干运行工具生成 monitors-as-code YAML,由 CLI 或 CI/CD 方式应用,避免直接创建监控。
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Monte Carlo 数据防护
monte-carlo-prevent
sickn33/antigravity-awesome-skills
459
在修改 dbt 模型或 SQL 管道前,先展现 Monte Carlo 的数据观测上下文(表健康、血缘、告警、监控即代码),帮助开发者评估风险再动手。
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