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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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Transformers.js JavaScript 机器学习

transformers-js
sickn33/antigravity-awesome-skills
337
在浏览器或 Node.js 中通过 Transformers.js 运行 Hugging Face 模型，涵盖文本、图像与语音任务，提供 Pipeline 抽象、设备选择与量化选项，可在客户端部署多模态推理，无需后端。
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检测DNS隧道中的命令与控制

detecting-command-and-control-over-dns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于检测通过DNS协议泄露的命令与控制（C2）通信。它能分析DNS查询日志，识别包括DNS隧道、DGA域和编码载荷等恶意行为。通过计算熵值、统计异常检测和机器学习分类等技术，帮助安全分析师在网络取证和威胁狩猎中发现隐藏的C2通道。
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Python GPU 优化指南

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills
294
通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链，将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU，显著提升性能，适用于大规模数据与复杂计算场景。
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无服务器GPU云平台：AI训练与推理

serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
281
这是一个零配置的无服务器GPU云平台，专为运行复杂的机器学习工作负载而设计，包括模型训练、微调和实时推理。它无需复杂的环境设置（无需SSH或Docker），支持本地优先和自动弹性伸缩，适用于所有高性能GPU。非常适合需要可扩展、高效率远程计算资源的AI工程师和数据科学家。
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AI与机器学习知识体系教练

02-ai-ml-learning
24kchengYe/human-skill-tree
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本教练旨在建立用户真实的AI素养，提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法，涵盖提示工程（Prompt Engineering）和机器学习（ML）底层原理，帮助用户理解AI模型的运作机制，而非仅仅停留在使用表面工具。
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Aeon时间序列机器学习工具包

aeon
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
106
Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它提供了一个统一的API，用于处理时间序列数据的分类、回归、聚类、预测（Forecasting）、异常检测、分段和模式识别等多种高级任务。适用于需要对时间依赖性数据进行专业分析的场景。
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用Arboreto推断基因调控网络

arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
419
Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（包括bulk和scRNA-seq）推断基因调控网络（GRNs）。它利用GRNBoost2和GENIE3等高级机器学习算法，支持Dask的分布式计算，适用于分析大规模的转录组学数据。它可以帮助用户识别关键的转录因子-靶基因调控关系。
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单细胞转录组学普查数据查询

cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
358
该技能提供对CZ CELLxGENE普查数据的程序化访问，这是一个包含大规模、版本化单细胞和空间转录组学数据的综合资源。用户无需下载整个数据集，即可根据细胞类型、组织或疾病等条件查询数百万个细胞的基因表达矩阵和元数据。适用于大规模分析、机器学习训练和跨数据集比较。
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分布式大数据计算框架

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
209
Dask是一个强大的Python库，用于处理超出内存限制或需要跨多机并行计算的大型数据集。它可以扩展传统的pandas和NumPy操作（DataFrame/Array），并处理非结构化数据（Bags）。适用于大规模数据抽取、转换、加载（ETL）、数据分析和分布式机器学习任务。
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深化学：化学与生物机器学习

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
396
DeepChem是一个全面的Python库，用于将机器学习应用于化学、生物和材料科学领域。它支持分子属性预测（如ADMET、毒性）、药物发现和材料设计等。该技能集提供了多种特征化方法（指纹、描述符、图表示），可处理SMILES和SDF等多种数据格式，支持高性能的图神经网络（GNN）模型。
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基因组区间机器学习工具箱

geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
208
Geniml是一个用于在基因组区间数据（BED文件）上进行机器学习分析的Python工具包。它提供了一系列先进的无监督方法，用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据的嵌入表示。核心功能包括Region2Vec、BEDspace、scEmbed等，支持构建共识峰集（Universe），可用于基因组学研究中的聚类和特征提取。
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