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TensorBoard 可视化工具包
tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
408
TensorBoard 提供统一可视化界面,跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈,适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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Tensorboard 可视化助手
tensorboard-visualizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
在提到 tensorboard 可视化时自动激活,指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪,提供规范化配置与标准校验,确保可视化流程可用于生产。
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Tensorflow 模型训练助手
tensorflow-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
自动激活的 Tensorflow 模型训练技能,覆盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪,并生成生产级代码与校验。
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PyTorch原生智能体RL训练框架
torchforge-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
317
torchforge是Meta推出的用于智能体强化学习(RL)的PyTorch原生框架。它将核心的RL算法与复杂的分布式基础设施进行了彻底分离。用户可以专注于算法的快速实验和开发,无需担心底层分布式训练、权重同步等复杂问题,支持从单卡到大规模集群的扩展训练。
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wandb实验日志记录
wandb-experiment-logger
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
201
在机器学习训练中自动处理 wandb 实验日志任务,提供流程指导、最佳实践、代码配置示例及校验,确保数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪一致。
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W&B实验追踪管理
weights-and-biases
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
242
W&B 为 PyTorch、TensorFlow、HuggingFace 等模型提供自动记录、实时可视化、超参搜索、模型注册与协作空间,帮团队统一管理实验、工件与版本线索。
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Adaptyv 蛋白质实验平台
adaptyv
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
212
引导如何使用 Adaptyv Bio Foundry API 与 Python SDK 设计蛋白实验、提交序列、自动化流程,并获取 BLI/SPR 与热稳定性等检测结果,适合需要采集实验数据的开发者与科研人员。
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Benchling 实验室集成套件
benchling-integration
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
266
通过 Benchling SDK/REST 管理 DNA/RNA/蛋白等注册实体、库存、ELN、流程与数据仓库查询,实现实验室数据同步与自动化。
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BGPT结构化论文检索
bgpt-paper-search
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
438
BGPT论文检索通过远程MCP服务,从全文提取实验数据和方法、量化结果、样本与质量评分,便于进行系统综述、证据整理和元分析准备。
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Cirq 量子计算工具
cirq
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
81
Cirq 是 Google Quantum AI 的 Python 框架,用于构建、模拟与运行考虑噪声的量子电路,涵盖电路变换、仿真、实验模板和硬件整合流程,适合面向真实量子设备的开发。
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Denario科研流程助手
denario
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
201
Denario通过多智能体协作,自动化科研流程,从数据洞察、方法构建到计算实验和LaTeX论文生成,全程支撑研究交付。
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GEO基因表达提取器
geo-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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连接NCBI GEO仓库,通过Entrez搜索GSE/GSM/GPL/Profiles,获取基因表达数据、实验设计和矩阵文件,配合GEOparse下载分析所需的转录组资料。
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