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医疗健康人工智能工具

pyhealth
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
107
PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具，支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型，方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。
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治疗数据共享平台

pytdc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
402
提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。
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PyTorch Lightning 框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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PyTorch Lightning 框架将 PyTorch 代码组织为 LightningModule/DataModule、Trainer、回调、日志与分布式策略，便于多 GPU/TPU 训练、实验记录和项目级别扩展。
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
300
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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预训练Transformer模型

transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。
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运动数据分析与健康指导

fitness-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于深度分析用户运动日志，追踪运动量、强度和频率的长期变化趋势。它可以量化跑步、力量训练等运动的进步情况，并分析运动数据与血压、体重等健康指标的关联性，从而生成科学、个性化的训练优化建议。
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Hugging Face TRL 训练

hugging-face-model-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Hugging Face Jobs 在云 GPU 上执行 TRL（SFT/DPO/GRPO）训练，自动存储至 Hub，并支持 GGUF 导出，无需本地环境部署。
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康复训练进展分析工具

rehabilitation-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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安全技能生成器

security-skill-creator
sickn33/antigravity-awesome-skills
62
帮助团队快速定义并部署以安全为核心的技能或流程，适用于自动化或训练场景。
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上下文文档实时查询

documentation-lookup
affaan-m/everything-claude-code
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当用户询问特定库或框架（如React、Next.js、Prisma）的最新信息、API用法或代码示例时，本技能通过Context7实时获取最新的官方文档。它避免了使用过时的训练数据，确保提供的所有信息都基于当前版本的最佳实践和权威指南。
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实验结果监控与分析

monitor-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能提供一套完整的实验结果监控工作流，用于跨平台（如SSH、Vast.ai、Modal）检查正在运行的实验。它指导用户收集实时日志、提取结构化JSON结果，并通过Weights & Biases (W&B) API拉取详细的训练指标（如损失曲线、准确率）。最后，它将结果进行汇总、与基线进行对比，并提供后续的行动建议。
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