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微软文档查询助手

microsoft-docs
MicrosoftDocs/mcp
485
通过微软官方文档查询，帮助了解 Azure、.NET、M365、Windows 与 Power Platform 的概念、教程、限额、配置与最佳实践，用于解释原理或学习流程。
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SKILL 格式指南

my-first-skill
numman-ali/openskills
289
示例技能介绍 Anthropic SKILL.md 的结构、何时加载、如何编写操作步骤以及引用随附资源，帮助学习和测试技能创建流程。
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CodeQL代码扫描配置指南

codeql
github/awesome-copilot
195
本指南提供了一套全面的CodeQL代码扫描配置和运行流程。内容涵盖了使用GitHub Actions自动化工作流（codeql.yml）和通过CodeQL CLI执行扫描的详细步骤。用户将学习如何配置多语言矩阵、设置构建模式、解读SARIF输出，以及处理单体仓库和复杂的安全分析故障排除。
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技术文档撰写专家

documentation-writer
github/awesome-copilot
353
专业的技术文档撰写专家，擅长根据Diátaxis框架构建高质量的软件文档。该技能严格遵循框架原则，将内容划分为教程（学习）、操作指南（解决问题）、参考手册（技术细节）和解释（概念理解）四大类型。它具备从需求澄清、提议大纲到生成最终内容的全流程能力，确保文档清晰、准确且以用户为中心。
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高性能基因组学分析工具

gtars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
105
Gtars是一个高性能的基因组区间分析工具包，支持Python绑定。它为计算生物学和机器学习应用提供专业模块，用于基因组重叠检测、覆盖度轨道生成（WIG/BigWig）、基因组分词化和单细胞碎片分析。适用于处理BED文件、参考序列验证及构建生物信息学流程。
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数字病理全玻片图像处理库

histolab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
429
Histolab是一个用于数字病理学领域的全玻片图像(WSI)处理Python库。它能够自动化处理复杂的病理学任务，包括加载多种WSI格式、进行精细的组织区域分割（生成二值掩码），以及从病理切片中提取高质量的、信息丰富的切块。该库支持随机、网格和评分等多重切块策略，非常适合为深度学习模型准备标准化数据集，加速病理研究流程。
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Python科学计算GPU优化

optimize-for-gpu
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
480
这是一个专业的GPU加速优化工具，用于将计算密集型的CPU Python代码（如科学计算、机器学习、物理模拟等）转换为高性能的GPU代码。它涵盖了从数组操作（CuPy）到定制内核开发（Numba/Warp）的全流程，适用于深度学习、物理模拟、地理空间分析等需要大规模并行计算的复杂工作流。
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临床深度学习医疗数据管道

pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
397
PyHealth是一个用于临床和医疗深度学习的模块化Python工具包。它提供了一个标准化的五阶段流程（数据集→任务→模型→训练器→指标），用于处理复杂的、多模态的医疗数据，包括电子病历、生理信号和医学影像。可用于预测死亡率、再入院风险、药物推荐或进行医学编码映射。
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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
353
PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的高级深度学习框架，旨在简化和规范整个机器学习工作流。它帮助用户将模型组织为LightningModule，自动化训练循环，并处理复杂的数据流程。框架支持多GPU/TPU分布式训练、集成各种实验日志记录（如W&B, MLflow）和自定义回调，极大地提升了大型AI项目开发的效率和可扩展性。
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Cohere API V2快速上手指南

cohere-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
92
本指南提供了Cohere API v2的核心功能最小化示例，涵盖了聊天补全、文本嵌入和搜索重排等核心API。它详细介绍了基本使用流程和模式，并提供了TypeScript和Python两种语言的代码示例，是学习和快速集成Cohere AI功能的理想入门资料。
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CoreWeave GPU部署CI/CD集成

coreweave-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
358
用于自动化CoreWeave GPU云工作负载的完整部署生命周期。该流程集成了单元测试、容器镜像构建（推送到GHCR）和到CoreWeave Kubernetes集群的滚动部署。适用于需要稳定、高性能部署的GPU依赖型机器学习推理模型。核心功能包括验证GPU资源请求和使用标准的Kubernetes API进行部署管理。
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ClickHouse快速上手与数据分析

clickhouse-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
343
本指南是一个ClickHouse数据库的完整入门教程。内容涵盖了使用MergeTree创建表结构、通过代码（TypeScript）插入结构化事件数据，以及执行核心分析查询（如计数、分组、唯一用户统计）的完整流程。适用于初学者学习OLAP数据库、测试数据库连接或掌握数据仓库最佳实践。
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