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世界知识实体假设与验证
movie-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
346
当问题提供的线索强烈暗示一个特定的实体(如电影、导演或历史事件)时,本技能指导用户利用世界常识进行假设。用户不应进行泛泛搜索,而是应基于知识形成一个具体的实体假设,并以此来验证所有约束条件,从而将宽泛的搜索转化为精准的验证过程。
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南亚电影:演员生平信息定位
movie-indian-actor-chain
EverMind-AI/EverOS
387
当问题没有直接给出电影名称,但提供了演员或导演的生平细节(如出生年份、出道时节、家庭关系或奖项数量)时,使用此链式方法。核心流程是:利用独特的生平线索→精准定位人物身份→检索其完整的电影作品列表→最终锁定目标电影,并进行所有约束条件验证。
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技能卡语义搜索与检索
skill-search
lsdefine/GenericAgent
163
这是一个强大的工具,用于对超过105K的技能卡知识库进行语义搜索。它允许用户通过编程或命令行,根据关键词或上下文,高效地检索出最匹配的技能卡。无需复杂配置,开箱即用,是开发流程中进行技能发现和知识检索的理想选择。
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学位论文双维度检索法
thesis-dual-track
EverMind-AI/EverOS
400
适用于进行高级学术研究的技巧。它通过运行两条平行的检索轨迹来查找学位论文:一条是“主题轨迹”(关注学科、方法论和材料),另一条是“人物轨迹”(关注大学、导师、学位类型和年份)。掌握这种双重检索方法,可以交叉验证信息,提高研究的准确性和效率。
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KubeSphere日志收集与管理
whizard-logging
kubesphere/kubesphere
270
WizTelemetry Logging是KubeSphere可观测性平台的核心扩展组件,用于全面的日志收集、处理和存储。它支持容器日志(stdout/stderr)和容器内部文件系统日志的双重收集模式。本组件帮助用户理解日志收集架构,并提供配置指南,实现高效的日志管理和查询。
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研究方法论指导教练
03-research-methodology
24kchengYe/human-skill-tree
81
本指导教练为研究生和初级研究人员提供全周期研究指引。它覆盖了从构建严谨的研究问题、设计研究方案(包括定量、定性、混合方法)、文献综述,到数据分析和撰写可发表论文的整个过程。核心在于提升研究的逻辑严谨性、批判性思维和学术伦理意识。
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谈判与说服力提升教练
05-negotiation-persuasion
24kchengYe/human-skill-tree
269
本教练旨在系统提升您的谈判和说服能力。它基于哈佛谈判模型和影响力心理学,教授用户如何处理薪资谈判、商务合作及跨文化冲突。核心内容包括建立BATNA、确定ZOPA等关键策略,帮助用户达成共赢结果,所有指导均强调道德和价值创造,绝不教授操控技巧。
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批判性思维教练
06-critical-thinking
24kchengYe/human-skill-tree
433
该技能系统性地训练用户进行批判性思考。它指导用户学习如何分析论点、识别逻辑谬误(如人身攻击、虚假两难)、认识认知偏见,并评估信息的可靠性。旨在帮助用户构建一套强大的思维工具箱,以应对信息爆炸和虚假宣传。
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使用Adaptyv平台设计蛋白质实验
adaptyv
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
125
本技能提供Adaptyv Bio Foundry API及Python SDK的使用指南,用于设计、提交和检索蛋白质实验结果。用户可以通过编程方式管理完整的实验生命周期,支持结合分析(BLI/SPR)、热稳定性、表达等多种蛋白质表征实验。
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Aeon时间序列机器学习工具包
aeon
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
86
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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单细胞注释数据分析框架
anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
472
AnnData是一个用于处理单细胞和高维注释矩阵的核心Python框架。它提供了一个标准化的数据结构来存储实验测量值(X)及其丰富的元数据(obs, var)。用户可以使用此工具读取和写入多种格式(如h5ad, zarr),并进行数据子集提取、合并和复杂的分析操作,是生物信息学工作流程的关键工具。
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用Arboreto推断基因调控网络
arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
221
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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