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scikit-survival：生存时间分析库

scikit-survival
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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scikit-survival 是一个基于 scikit-learn 的专业 Python 库，用于进行生存分析和时间-事件建模。它专门处理存在审查数据的场景（如右删失数据），支持拟合 Cox 比例风险模型、随机生存森林和梯度提升模型等多种先进模型。用户可以利用库中的指标（如C-index）评估模型性能，适用于生命周期分析、临床研究和可靠性工程等领域。
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Python符号数学计算与求解

sympy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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SymPy是Python中的符号数学库，用于进行精确的数学计算。它可以处理代数运算、微积分（求导、积分）、线性代数、方程求解和物理模型等，所有计算都基于数学符号而非浮点数近似。适用于需要高精度、学术研究、科学建模的领域，并支持代码生成。
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PyTorch图神经网络框架

torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyG是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）库。它提供了图数据结构和超过60种GNN层实现，支持节点分类、图分类和链接预测等任务。用户可以使用内置层高效构建复杂的模型，并能处理异构图等复杂结构。广泛应用于深度学习和图数据分析领域。
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实时深度估计隐私处理

depth-estimation
SharpAI/DeepCamera
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本技能利用Depth Anything v2模型实现实时单目深度估计，能够将实时摄像头画面转化为彩色深度图。它提供深度图层叠加功能，并特别支持“隐私模式”，通过深度数据处理来完全匿名化场景中的人物和细节，但能保留完整的空间布局和活动轨迹，适用于安全监控和隐私保护领域。
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领域模型深度校验与提炼

domain-model
mattpocock/skills
413
这是一个用于深度校验和完善系统领域模型的交互工具。它通过提出一系列尖锐、深入的问题，迫使用户对计划的每个细节、术语和边界做出精确定义。它会自动检查代码、现有文档和用户描述之间的矛盾，确保设计的逻辑一致性，系统性地更新领域上下文（CONTEXT.md）和架构决策记录（ADRs）。
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家庭安防AI基准测试套件

home-security-ai-benchmark
SharpAI/DeepCamera
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本套件是一个全面的评估工具，用于基准测试大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在家庭安防领域的性能。它涵盖了143项测试，覆盖了工具使用、提示注入抵抗性、上下文推理、警报分诊和场景分析等16个关键领域，旨在确保智能家居AI系统的稳健性。
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领域通用语言词汇表构建

ubiquitous-language
mattpocock/skills
410
本工具能够从对话中提取和规范化核心业务术语，生成领域通用语言词汇表。它会自动识别术语歧义、同义词和模糊概念，并提出领域专家认可的规范性术语，帮助用户构建一致且严谨的领域模型，特别适用于需要遵循领域驱动设计（DDD）的项目。
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基于Schema的后台权限控制

webiny-admin-permissions
webiny/webiny-js
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本技能提供了一个强大的基于Schema的权限管理系统，用于在管理后台界面实现精细化的权限控制。开发者只需定义权限模型（域Schema），即可自动生成相关的UI表单、可注入的权限检查逻辑和组件属性。它支持管理复杂的多实体、不同作用域（如全域/自有）和各类操作行为，适用于构建复杂的后台管理系统。
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核心API抽象与开发组件

webiny-api-catalog
webiny/webiny-js
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本目录提供了构建健壮、可扩展应用的全面基础抽象集。它包含与AI模型交互、管理键值存储、发布领域事件、结构化日志记录和处理构建参数的标准接口。开发者可依赖这些抽象层，确保系统各层模块化和一致性。
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障碍物及对策优先级排序

impediment-prioritization
github/awesome-copilot
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这是一个领域通用的技能，用于根据价值流模型对障碍物和风险进行优先级排序。它通过评估投资回报率（ROI）、实施成本、部署难度和风险因素四个维度，计算出一个综合的优先级分数。该工具帮助用户快速确定最佳的改进或修复顺序，尤其适用于处理审计发现、风险登记册和待办改进项。
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领域驱动设计模型重构

tactical-ddd
tech-leads-club/agent-skills
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本工具专注于领域模型分析与重构，用于检测和修正“贫血模型”（Anemic Models）。它能识别代码中的行为缺失和封装不良，并指导用户按照领域驱动设计（DDD）的最佳实践，将其重构为包含实体、值对象、聚合根等结构丰富的领域模型。
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科学领域机器学习资源发现

hugging-science
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
438
科学领域机器学习资源发现工具。它是一个精选的索引，汇集了生物学、化学、物理学、医学等多个科学领域的AI/ML数据集、模型和互动演示。帮助研究人员高效发现和使用高质量的科学资源，解决复杂的科学计算和研究问题。
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