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生成规范化提交信息
conventional-commit
github/awesome-copilot
308
该工作流指导开发者使用规范的Conventional Commits规范生成标准化、描述性的提交信息。它提供结构化的XML模板(包含类型、范围、描述、主体和页脚),并深度集成到Git工作流中,确保项目提交历史清晰、可追溯,便于自动化工具解析,适用于大型协作项目。
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Copilot工作区:项目知识上下文
copilot-spaces
github/awesome-copilot
500
Copilot工作区用于汇集和管理项目特有的知识,包括文档、代码片段、架构标准和操作指南。通过加载工作区,Copilot能够基于整个项目的权威上下文来生成回复,而不仅仅是依靠通用知识。这极大地提高了问答的准确性、代码生成的合规性,并支持团队标准化的工作流,非常适用于新员工入职和大型项目维护。
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C# 模型上下文服务器构建
csharp-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
493
本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议(MCP)服务器。内容涵盖了先进架构模式,如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。
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代码风格配置文件生成器
editorconfig
github/awesome-copilot
157
该工具旨在生成专业的.editorconfig配置文件,确保项目代码风格在所有不同的编辑器和IDE中保持高度一致性。它能分析项目结构和用户偏好,标准化缩进(如空格和制表符)、行尾字符、字符集和尾随空格等通用格式问题,是开发团队维护代码质量和版本控制标准化的关键辅助工具。
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高级AI项目上下文架构
faf-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
430
FAF Expert是一款用于为复杂软件项目构建标准化、持久上下文的专业工具。它基于IANA注册的FAF格式,能将代码库转化为AI可理解的智能资产。适用于跨AI工具、企业级部署以及确保项目上下文在整个开发生命周期中的一致性。
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数据库结构与关系探索
schema-exploration
apconw/Aix-DB
413
本技能用于深入理解和探索数据库的整体结构。它支持列出所有可用表、根据自然语言提问进行智能表过滤,获取详细的表结构(包括列名、数据类型、主外键)以及表之间的关联关系。最终目的是生成标准化的M-Schema格式,为后续的复杂SQL查询编写提供精确的上下文模型。
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分子化学信息学工具包
datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
194
Datamol是一个轻量级的Python化学信息学工具包,是对RDKit的简化封装。它提供了强大的分子结构标准化、理化描述符计算、指纹图谱生成、3D构象分析以及多格式(SMILES, SDF等)的读写能力。特别适用于药物发现和化学数据集的批量处理,支持并行计算和云端存储,极大地简化了分子计算流程。
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DeepTools:高通量测序数据分析工具
deeptools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
358
DeepTools是一个完整的命令行工具集,用于分析高通量测序数据。它支持对ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq等多种实验进行质量控制(QC)、数据标准化、样本比较和高质量的可视化图谱生成。核心功能包括BAM文件到bigWig的转换,以及生成基因组区域的热图和谱图。
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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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Matchms:质谱相似性与代谢组学分析
matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
460
Matchms是一个功能强大的开源Python库,专用于质谱数据处理和构建分析流程。它可以支持导入多种格式的谱图数据,提供高级过滤功能以标准化数据,并计算多种谱图相似性得分(如余弦相似度)。该工具在代谢物鉴定、谱库搜索和构建可重复的代谢组学流程方面具有极高的应用价值。
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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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PyTDC:药物发现机器学习数据集
pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
114
PyTDC是一个开放科学平台,专门为药物发现和治疗领域提供标准化、可直接用于AI训练的权威数据集和基准。它支持单实例预测(如ADME、毒性)、多实例预测(药物-靶点相互作用DTI)以及分子生成等多种核心任务,是药物机器学习模型开发和性能评估的必备工具。
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