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上下文模式洞察分析
ctx-insight
mksglu/context-mode
295
此工具提供全面的上下文模式洞察仪表板,用于分析您的个人工作流程和使用习惯。它可以追踪会话活动、工具使用频率、错误率以及并行工作模式,帮助用户深入了解工作效率,并获取可执行的改进建议。
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技术设计规范生成器
kiro-spec-design
gotalab/cc-sdd
230
本工具用于生成全面、结构化的技术设计规范。它指导用户系统地完成设计流程,涵盖上下文加载、根据功能类型执行深入发现与分析、应用设计原则进行综合,最终生成边界清晰、结构化的技术设计初稿,确保所有需求都与明确的技术组件相对应。
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需求与代码差距分析
kiro-validate-gap
gotalab/cc-sdd
493
本工具旨在分析新功能需求与现有代码库之间的实现差距。它通过对比批准的需求文档、现有架构和系统上下文,帮助用户清晰识别出系统缺失的能力、潜在的集成挑战以及需要补充的研究点。最终输出详细的分析报告,提出多种可行的实现方案,为后续的设计和开发阶段提供坚实的依据。
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Protocols.io科学协议自动化集成
protocolsio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
58
本技能提供与Protocols.io API v3的完整编程集成,用于管理科学协议的整个生命周期。用户可以使用它来搜索、创建、更新和发布科学协议,管理实验步骤和材料,支持团队协作开发,组织工作空间,并进行实验跟踪。适用于构建自动化实验室流程和科学文档系统。
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Zotero文献管理Python封装
pyzotero
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
186
这是一个用于与Zotero Web API v3交互的Python封装客户端。它允许用户程序化地管理学术文献资料,实现文献记录、集合、标签和附件的增删改查。非常适用于构建自动化研究工作流、批量导出引文或将Zotero数据集成到其他研究应用中。
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Qdrant分布式扩展与容量规划
qdrant-horizontal-scaling
github/awesome-copilot
204
本指南详细介绍了Qdrant向量数据库的扩展架构和容量规划的最佳实践。它指导用户何时进行垂直扩展或水平扩展,如何选择最佳的节点数和分片数量,并指导如何设置复制因子以确保系统的高可用性和零停机时间。同时也涵盖了分片管理和常见误区规避。
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Qdrant查询延迟优化指南
qdrant-minimize-latency
github/awesome-copilot
434
本指南旨在指导用户优化Qdrant的查询延迟。内容涵盖了深入的性能调优技术,重点关注内存管理、分段数量调整和HNSW参数优化。详细介绍了如何通过量化、垂直扩展以及使用本地NVMe等策略,确保搜索具有持续的低延迟性能,并警示了性能优化时应避免的常见误区。
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Qdrant性能故障诊断指南
qdrant-monitoring-debugging
github/awesome-copilot
312
本指南旨在提供系统化的Qdrant生产环境性能诊断流程。它详细指导用户如何排查三大核心问题:优化器卡死、内存占用过高(OOM)以及查询延迟慢。通过检查关键指标和API端点,帮助运维和开发人员快速定位性能瓶颈,确保系统稳定运行。
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Seaborn统计可视化库
seaborn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
238
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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统计分析与假设检验指南
statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
410
本技能提供系统性的统计分析流程指导,主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法(如t检验、方差分析、回归等),进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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零样本时间序列预测模型
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
82
该技能利用Google的TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练,即可对任何单变量时间序列(如销量、传感器数据或天气数据)进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间,提供了完整的概率预测视图,适用于各种时间序列数据分析。
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