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Scikit-learn Python机器学习库

scikit-learn
sickn33/antigravity-awesome-skills
468
Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。
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Python符号数学计算库

sympy
sickn33/antigravity-awesome-skills
222
SymPy是一个强大的Python符号数学库。它能够使用数学符号进行精确计算，而非简单的数值近似。该库的功能涵盖了从微积分、代数运算到线性代数、方程组求解、物理力学等多个高级数学领域。支持代码生成（如C/Fortran），是进行科学研究和复杂数学建模的理想工具。
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构建黄金标准标注语料库

building-gold-corpus
maziyarpanahi/openmed
385
本技能用于构建用于评估临床命名实体识别和去标识化模型的黄金标准语料库。它指导用户完成整个标注流程，包括定义标签模式、撰写标注指南、配置标注工具和生成合成临床文本。最终目标是创建结构化、无数据泄露的训练/开发/测试数据集，确保评估的科学性和可重复性。
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检索PubMed/PMC生物医学文献

mining-pubmed-literature
maziyarpanahi/openmed
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该技能利用NCBI E-utilities（如ESearch/EFetch）程序化地检索和获取PubMed及PMC的生物医学文献。它可以汇集特定疾病、药物或基因相关的文献摘要、全文和元数据，常用于构建证据库、进行生物医学命名实体识别或总结科学发现。
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烹饪大师助手

chef-assistant
NVIDIA/SkillSpector
388
专业的烹饪助手，覆盖从食谱规划到实战执行的全流程。它结合了食物科学和风味结构学的原理，帮助用户掌握各种烹饪技巧（如切工、乳化、红烧），解决菜肴风味不佳的问题，并提供精确的步骤指导，确保每一道菜都能达到专业水准。
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设定安全裕度与容量规划

thinking-margin-of-safety
tjboudreaux/cc-thinking-skills
315
本指南提供了一套系统性的框架，用于在高不确定性环境下（如系统容量、项目时限或预算）科学地确定安全预留量。它指导用户不能仅根据乐观估计，而是必须结合剩余不确定性以及失败的潜在成本，来设定合理的缓冲值，从而避免在关键业务或架构设计中发生代价高昂的失败。
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机会成本评估框架

thinking-opportunity-cost
tjboudreaux/cc-thinking-skills
151
这是一种严谨的决策科学方法，用于量化稀缺资源（时间、预算、注意力）在分配过程中的权衡取舍。它不只关注选择的路径，而是要求分析者识别出放弃的最佳替代方案，从而计算出净价值增量（选择价值减去放弃的最佳价值）。适用于功能优先级排序、重大项目承诺和战略规划，以避免只依据表面收益做决策。
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概率思维与定量预测方法

thinking-probabilistic
tjboudreaux/cc-thinking-skills
427
这是一套严谨的预测框架，用于在信息不完全的情况下进行量化估算和风险预警。它指导用户将模糊的直觉转化为基于基础概率的范围，通过系统化的证据更新（贝叶斯方法），显著提升决策的科学性和可靠性。
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科学假设推理与定位

thinking-scientific-method
tjboudreaux/cc-thinking-skills
435
当系统出现异常，且有多种可能的故障原因时，本方法提供了一个严谨的排查流程。它要求用户系统性地列举所有可证伪的假设，并优先进行成本最低、区分度最高的观察测试。通过迭代排除假设，并选择假设最少的生存方案，从而高效准确地定位故障根源。
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情商训练专家

eq-emotional-intelligence
momozi1996/awesome-ai-persona-skills
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基于Mayer-Salovey能力模型与Goleman混合模型的完整情商训练系统，涵盖自我意识、自我管理、社会意识、关系管理四大维度，提供科学测评工具（MSCEIT、EQ-i 2.0、TEIQue）和实用训练方法，适用于个人成长、职场发展、领导力培训及心理咨询辅助。
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领英数据分析与实验设计

linkedin-analytics
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个基于用户自身LinkedIn导出数据的专业分析工具。它使用中位数、MAD和排列检验等高级统计方法，帮助用户科学地评估过往帖子的表现，识别出真正的内容模式，并为未来制定可量化的A/B测试计划，从而避免根据小样本数据得出误导性结论。
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领英职场人脉互动与拓展

linkedin-engagement
alirezarezvani/claude-skills
224
本指南提供了一套全面的领英（LinkedIn）人脉拓展策略，旨在通过高质量、非自动化的互动提升专业影响力。它教授如何规划目标评论名单、科学管理外联频率以符合平台规则，并撰写高度个性化的连接信息。核心理念是：所有互动必须是手动执行的，专注于建立真诚的专业连接和可见度，而非批量操作。
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