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SwanLab 实验跟踪

experiment-tracking-swanlab
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪，提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志，并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成，便于对比各次训练。
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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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Snowflake 开发指南

snowflake-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
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面向 Snowflake 平台的开发助手，涵盖 SQL 最佳实践、动态表/Streams/Tasks/Snowpipe 数据管道、Cortex AI 与 Agent 使用、Snowpark Python、dbt 集成、性能调优与安全加固等关键场景。
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机构级股票研究分析

xvary-stock-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能利用公开的SEC EDGAR和市场数据，提供机构级别的股票深度分析。它支持生成结构化的、包含观点（Verdict）的股票研究报告，能够针对单个或两个标的进行评分和对比，评估股票的动能、稳定性、财务健康度及上行空间，为投资决策提供数据支持。
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实验结果到结论验证门控

result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工具用于评估实验收集的原始数据是否支持预设的科学主张或假设。它整合来自多个源头的实验结果，并利用AI模型进行客观判断，确定支持程度（完全支持、部分支持或不支持）。该流程能够系统性地识别证据空白，并给出下一步建议，帮助研究人员在撰写论文或得出最终结论前，校准研究方向。
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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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PubMed 数据访问

pubmed-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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
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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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Python交互式可视化绘图库

plotly
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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统计显著性与A/B测试分析

statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
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该工具是专业的统计分析助手，专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量，执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析，并核心区分“统计显著性”与“实际意义”，确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。
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GA4 数据自动化工具

google-analytics-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 GA4 报表与属性管理，涵盖账号/属性发现、标准/批次/透视/漏斗报表以及关键事件管理，便于分析师免于重复 UI 操作。
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蒙特卡洛监控创建

monte-carlo-monitor-creation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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