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PyTorch模型因果干预
pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
110
pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪(ROME风格)和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。
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SentencePiece 分词库
sentencepiece
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
127
SentencePiece 提供语言无关的 BPE/Unigram 子词分词器,可直接从原始 Unicode 文本训练,适合多语言、中日韩和需复现词表的 NLP 流水线,部署轻巧速度快。
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实验追踪配置助手
setting-up-experiment-tracking
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
325
自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪,设置环境、启动服务,并提供记录参数、指标与产物的代码示例,保持模型训练可复现且便于对比。
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UV包管理器:快速依赖管理
uv-package-manager
sickn33/antigravity-awesome-skills
201
uv是一款用Rust编写的极速Python包安装和解析器。本指南提供了全面的现代Python项目管理和依赖处理工作流。它适用于快速设置新项目、高效管理依赖、解决复杂的依赖冲突,并优化CI/CD流程,特别是在处理大型单体仓库(monorepo)或需要可复现构建的场景。
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GPU工作负载本地开发循环
vastai-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
286
本技能指导用户搭建一套高效、可复现的本地开发环境,用于GPU工作负载的测试。它涵盖了使用Docker本地运行GPU镜像、通过Mocking模拟Vast.ai API调用等关键步骤,旨在大幅降低开发过程中的云GPU资源成本,并加速软件迭代周期。
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LaminDB生物数据平台
lamindb
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
109
LaminDB 是一款面向生物数据的开放平台,提供从数据集管理、谱系追踪到本体注释、模式校验与工作流集成的全链路能力,帮助科研团队打造可查询、可复现的 FAIR 数据湖仓。
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Python实验室机器人自动化框架
pylabrobot
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
153
PyLabRobot是一个纯Python、厂商无关的实验室自动化开发工具包。它提供了一个统一的接口,用于控制各种实验室设备,如液体处理机器人(Hamilton, Opentrons, Tecan)、读板机、泵、摇架和培养箱。适用于构建复杂、多设备、可复现的自动化实验流程,并支持离线仿真。
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托管智能体开发基础设施
hosted-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
56
本技能提供在远程沙箱环境中运行AI智能体的基础设施。它解决了本地资源限制和环境不一致性问题,提供无限并发和可复现的执行环境。适用于构建复杂的后台编程智能体、多客户端集成,以及需要大规模扩展的AI工作流系统。
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漏洞概念验证
proof-of-vulnerability
sickn33/antigravity-awesome-skills
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漏洞概念验证帮助安全团队快速构建并提交可复现的漏洞利用证据,便于确认问题并协同修复。
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Go依赖管理与安全审计
golang-dependency-management
samber/cc-skills-golang
129
这是一个全面的Go项目依赖管理和安全审计指南。它指导用户如何添加、升级和移除Go依赖包,重点强调了安全最佳实践,例如漏洞扫描、供应链验证和模块清理。适用于进行安全审计、重构依赖或确保构建过程可复现性等场景。
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学术引用与参考文献管理
citation-management
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
104
这是一个用于学术研究的综合引用管理工具。它可以帮助用户在Google Scholar和PubMed等数据库中搜索论文,从DOI、PMID等标识符提取完整的元数据,校验引文准确性,并自动生成符合规范的BibTeX格式参考文献列表,确保学术写作的专业性和可复现性。
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生物数据管理与分析平台
lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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LaminDB是一个专为生物学复杂数据集设计的开源数据框架。它提供了统一的湖仓架构,确保数据可查询、可追溯、可复现和符合FAIR原则。适用于管理多模态基因组数据(如scRNA-seq、空间转录组学),追踪计算流程,利用生物本体进行数据策展,并集成机器学习工作流。
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