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Megatron-Core大型语言模型训练

training-llms-megatron
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
135
基于 Megatron-Core 提供端到端流程，可训练 2B-462B 参数的大语言模型，使用张量/流水/专家/上下文并行和 H100 上的高效资源利用。
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隔离 Git 工作树

using-git-worktrees
sickn33/antigravity-awesome-skills
497
通过按优先级挑选目录、验证忽略规则、自动化执行项目依赖与测试、并报告状态，确保在不同分支之间以隔离的 Git 工作树并行开发时不会污染仓库。
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可靠工作流自动化

workflow-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
介绍让 AI 代理可靠运行的工作流自动化基础设施，包括 n8n、Temporal、Inngest 等平台与顺序、并行和协调者-工作者等模式，帮助构建可恢复、可观察的生产级流程。
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Dask 大数据并行处理

dask
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
395
Dask 是 Python 库，通过并行化 DataFrame、Array、Bag 以及自定义任务，把 pandas/NumPy 工作流扩展到超出内存的规模，可在多核或集群上完成 ETL、日志处理和分布式 ML。
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Datamol化学信息工具

datamol
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
169
Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。
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科学资源检测

get-available-resources
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
490
在进行科学计算前检测 CPU、GPU、内存与磁盘状态，并生成 `.claude_resources.json` 包含并行、异步、GPU 加速等策略建议，帮助选择恰当的计算方式。
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Polars 高速数据框架

polars
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
74
Polars 是基于 Apache Arrow 的高速内存数据框库，可替代 pandas 处理 1-100GB 级数据，提供表达式 API、惰性查询、并行计算及丰富的 I/O，适合 ETL 与数据管道场景。
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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TileDB VCF 变体存储

tiledbvcf
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
466
TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据，支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出，适合群体基因组分析与变异数据库构建。
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Zarr 云端数组存储

zarr-python
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
498
Zarr 是一款 Python 工具，支持分块压缩、分片以及 NumPy/Dask/Xarray 兼容，适用于并行 I/O 和可扩展的云端科学计算流程。
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多智能体工作流设计器

agent-workflow-designer
alirezarezvani/claude-skills
371
本工具用于设计生产级、多智能体协作工作流。它支持通过选择序列、并行或层次结构等模式，构建复杂的AI流程。核心功能包括定义清晰的交接协议、实现故障恢复机制，并对长流程的上下文和成本进行严格控制，确保AI系统的稳定性和可扩展性。
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Git 工作树并行开发管理器

git-worktree-manager
alirezarezvani/claude-skills
453
用于管理Git工作树，实现多个功能分支的安全并行开发。它能标准化分支隔离、自动分配唯一的网络端口，并同步环境配置，确保多个开发代理或终端会话可以同时工作，互不干扰。同时提供检测和安全清理过时工作树的功能。
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