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高级数据科学专家
data-scientist
sickn33/antigravity-awesome-skills
477
在高级分析、机器学习和统计建模领域提供专业支持,涵盖探索性分析、预测建模、可视化、指标监控等全流程数据科学实践,帮助业务取得可执行洞见。
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现代 Julia 专业实践
julia-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
面向 Julia 1.10+ 的全栈实践,涵盖多重派发、性能优化、测试、包管理、可视化、Web/API、ML、部署等场景,提供最佳实践、验证流程和执行清单,帮助构建高性能科学、数据或生产级应用。
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高级数据科学家技能
senior-data-scientist
alirezarezvani/claude-skills
296
指导高级数据科学家用 Python、R、SQL 及 Scikit-learn、XGBoost、MLflow 完成实验设计、特征构建、模型训练与评估,并将统计洞察转化为业务决策。
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科学数据探索分析
exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
414
自动识别 200+ 科学数据格式,提取元数据、评估数据质量、推荐可视化方案,并生成 Markdown 报告,帮助科研人员在后续分析前全面把握数据结构与特征。
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系统化文献综述助手
literature-review
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
70
采用多数据库、系统化流程开展文献综述,核实引用、支持APA/Nature等样式,并生成 AI 结构图,输出专业的 Markdown/PDF 文档,适用于医学、科学与工程研究。
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MATLAB/Octave 科学计算指南
matlab
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
302
提供 MATLAB 与 GNU Octave 的矩阵计算、数据导入导出、图形绘制、统计分析、信号与微分方程等科学计算指导,适用于编写、调试或在两个解释器间转换脚本。
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Seaborn统计可视化库
seaborn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
472
Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图(如直方图、KDE图)和复杂的多面板图,非常适合进行深入的数据洞察。
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PyMC贝叶斯建模与推断
pymc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
111
本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型(如线性回归、逻辑回归),到使用MCMC采样、进行后验预测检验(PPC)和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。
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根因系统化调试流程
systematic-debugging
jnMetaCode/superpowers-zh
264
本流程提供了一套系统化、四阶段的软件调试方法论。核心原则是:必须找到问题的根本原因,而不是修补表面症状。流程涵盖了从根因调查(数据流追踪、收集证据)、模式分析、科学假设验证,到基于测试的最终修复实施。适用于任何复杂的生产环境Bug、失败的测试用例或系统异常行为。
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生物学描述到物种名称翻译
bio-term-translation
EverMind-AI/EverOS
222
当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时,本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性,帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词,从而构建高效的查询。
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技术职业生涯导航
04-tech-career
24kchengYe/human-skill-tree
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作为您的技术职业导师,提供全方位的职业发展指导。内容覆盖软件工程、数据科学、产品管理等核心技术领域,提供简历优化、算法/系统设计面试辅导、行为面试技巧,并教授薪资谈判和职业路径规划。帮助用户系统性地构建技术品牌,应对国内外主流科技市场要求。
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