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分子特征化库用于机器学习

molfeat
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
302
Molfeat是一个全面的Python库，用于将化学结构（如SMILES字符串）转换为数值特征向量。它集成了超过100种预训练和手工设计的分子特征提取器（如ECFP, MACCS, ChemBERTa）。本工具是构建QSAR模型、进行虚拟筛选、相似性搜索以及在分子数据集上训练深度学习模型的关键辅助工具。
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自托管AI研究笔记与知识库

open-notebook
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
411
Open Notebook是一款强大的开源自托管工具，是Google NotebookLM的替代品。它允许用户汇集PDF、视频、网页等多种资料，建立AI驱动的知识库。核心功能包括上下文聊天、向量搜索、多说话人播客生成和完整的REST API接口。所有数据均在用户本地私有化运行，确保最高级别的数据隐私安全。
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高性能强化学习框架

pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为高速并行环境模拟和训练设计。它通过优化向量化和原生多智能体支持，实现每秒数百万步的训练速度。适用于PPO算法的复杂智能体训练、自定义环境开发和大规模RL实验。
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Qdrant分布式扩展与容量规划

qdrant-horizontal-scaling
github/awesome-copilot
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本指南详细介绍了Qdrant向量数据库的扩展架构和容量规划的最佳实践。它指导用户何时进行垂直扩展或水平扩展，如何选择最佳的节点数和分片数量，并指导如何设置复制因子以确保系统的高可用性和零停机时间。同时也涵盖了分片管理和常见误区规避。
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强化学习算法训练与实现

stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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稳定强化学习库提供了一套基于PyTorch的生产级RL算法实现，包括PPO、SAC、DQN等主流算法。它采用类似scikit-learn的统一API，使开发者能够轻松训练RL智能体，创建自定义环境，并进行高效的向量化并行训练，适用于标准的RL研究和原型开发。
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Qdrant索引与数据摄取优化指南

qdrant-indexing-performance-optimization
github/awesome-copilot
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本指南旨在帮助用户诊断和解决Qdrant数据库的性能瓶颈。它详细介绍了如何优化缓慢的数据上传、处理优化器运行卡顿的问题，并提供了HNSW参数调优、数据分片以及多租户索引的最佳实践，确保向量搜索的高效性能。
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LLM模型迁移与适配指南

cohere-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一份全面的技术参考，指导用户如何将现有基于OpenAI或Anthropic等模型的AI应用，平稳迁移到Cohere平台。内容详细涵盖了API调用适配、向量嵌入的重新构建、工具定义迁移以及使用适配器模式等关键实战步骤，确保AI系统平稳过渡。
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Cohere API性能调优指南

cohere-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供全面的Cohere API v2性能优化策略。旨在帮助用户优化Chat、Embed和Rerank等核心API的使用效率，显著提高API吞吐量、降低延迟和管理成本。核心技术包括根据延迟预算选择最佳模型、实现流式传输（Streaming）以提升用户体验、高效批量嵌入（Batching）处理、向量压缩以及部署缓存机制。
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LangChain RAG：向量搜索与优化

langchain-embeddings-search
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南旨在掌握使用LangChain构建稳健的检索增强生成（RAG）流程。内容深入探讨了向量搜索的常见陷阱，包括不同向量数据库的相似度分数语义差异（L2与Cosine）、嵌入维度匹配问题，以及针对代码和Markdown的文本分块最佳实践。学习如何选择、配置和优化FAISS、Pinecone、Chroma等多种向量存储，确保RAG系统的高召回率。
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AI/LLM安全红队测试指南

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SnailSploit/Claude-Red
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提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论，用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量，适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。
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远程代码执行漏洞检测清单

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SnailSploit/Claude-Red
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本技能提供了一套完整的远程代码执行（RCE）漏洞检测方法论和清单。它涵盖了操作系统命令注入、SSTI、反序列化、文件上传和XXE等多种高级攻击向量。适用于Web应用渗透测试或漏洞赏金猎捕，帮助用户系统性地发现任意代码执行漏洞。
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SSRF漏洞检测与利用指南

offensive-ssrf
SnailSploit/Claude-Red
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本技能提供了一份完整的SSRF（服务器端请求伪造）测试方法论。它指导用户如何发现Web应用中可被利用的SSRF向量，包括检测内网服务、云元数据端点、盲流SSRF以及绕过过滤机制的技巧，是进行Web安全渗透测试和漏洞赏金狩猎的必备工具。
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