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科学假说生成与测试框架
hypothesis-generation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
276
该框架指导用户将原始观察数据转化为严谨、证据受限且可测试的研究计划。它涵盖了建立研究问题(如PICO)、构建候选假说、提出竞争性解释、定义因果估计量和制定预注册分析方案,旨在帮助用户科学、透明地推进研究,并强调了科学的伦理和方法论边界。
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ISO 13485认证文档助手
iso-13485-certification
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
176
专为医疗器械制造商设计,提供完整的ISO 13485质量管理体系(QMS)文档支持。本助手可帮助用户进行文档差距分析,生成质量手册、制定标准操作程序(SOP)等关键文件,确保产品符合FDA和欧盟等全球医疗器械监管要求,助力顺利通过认证。
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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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LaTeX科研海报设计制作
latex-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
191
本技能提供专业、高质量的学术和科研海报制作指南,支持使用LaTeX(包括beamerposter, tikzposter等)进行创作。它涵盖了布局设计、排版、配色方案以及AI图表生成,确保海报符合学术会议和展览的视觉传播规范。
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可溯源市场研究报告构建
market-research-reports
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
317
本技能旨在指导用户构建高度可审计、可溯源的市场研究报告。它提供了一个严谨的工作流,要求用户首先明确市场定义、假设和范围,随后将报告中的每一个数据点和论点都关联到原始的、官方的或第一方的证据来源。特别适用于需要高可靠性、严谨学术或商业支撑的市场规模测算和预测场景。
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MATLAB和Octave工作流安全指南
matlab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
189
本指南详细介绍了如何在MATLAB或GNU Octave环境中设计、审查和迁移数值工作流。核心目标是确保代码的重现性、安全性和稳健性,强调遵循严格的安全边界,并使所有数据和代码的语义表达得淋漓尽致。
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神经像素数据分析工具包
neuropixels-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
236
这是一个用于分析高密度Neuropixels电生理记录的端到端工具包。它覆盖了完整的电生理工作流程,包括数据加载、预处理、运动漂移校正、先进的尖峰排序(如Kilosort4)、质量指标计算和AI辅助的单位筛选。适用于从原始神经数据到发表级结果的完整分析。
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科学手稿同行评审与评估
peer-review
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
72
该工具支持对科学手稿、研究方案和学术提案进行严谨、证据驱动的同行评审。它引导评审者系统性地评估方法学、统计学、伦理合规性、可重复性和证据与结论的一致性,并强调维护评审过程的机密性和人工的专家责任。
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PufferLib强化学习环境指南与验证
pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本指南提供了关于PufferLib的完整、版本感知的强化学习工作流指导。它详细介绍了如何适配Gymnasium/PettingZoo环境,管理不同版本的PufferLib(如3.0.0和4.0源),确保训练和评估过程的安全性和可重复性。核心内容包括环境契约验证、沙箱构建以及数据来源的准确性管理。
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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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