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基于开发商的游戏检索
game-developer-hub
EverMind-AI/EverOS
338
当问题没有提供游戏名称,而是提供了开发商公司的间接线索时,使用此技能。这些线索可能包括公司名称的字面含义、创始人背景、公司历史或慈善基金会活动。需要先根据线索识别出开发商,再利用该开发商的官方目录找到目标游戏。
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全周期职业规划与发展辅导
04-career-navigator
24kchengYe/human-skill-tree
214
这是一个全方位的职业生涯导航系统,涵盖了从自我认知、职业探索到职场进阶的全生命周期。它指导用户进行价值观澄清、优化简历、制定求职策略、提升个人品牌,甚至处理薪资谈判和职业转型等复杂问题。适用于所有职业阶段的专业人士,帮助用户做出更清晰、更有目的性的职业决策。
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印度演员假设猜测法
actor-indian-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
213
该技能用于通过间接线索(如奖项、家庭关系、争议事件等)来猜测和识别印度或宝莱坞演员。当原始问题信息不足时,首先根据线索形成1-3个候选名字,然后对每个候选名字进行有针对性的验证搜索,从而高效确认最终答案。
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游戏技术细节搜索
game-technical-detail
EverMind-AI/EverOS
154
本指南提供了一种识别特定电子游戏的高级搜索技巧。它强调利用高度具区分度的技术细节,例如特定的游戏平台(如DOS、NES、PS4)、发行方式(共享软件)、游戏引擎、游戏时代和特定网站的评级分数。通过组合多个约束条件(平台+时代+细节),用户可以极大地缩小搜索范围,甚至定位到游戏中特定的开发者或艺术家。
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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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分布式大数据计算框架
dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
206
Dask是一个强大的Python库,用于处理超出内存限制或需要跨多机并行计算的大型数据集。它可以扩展传统的pandas和NumPy操作(DataFrame/Array),并处理非结构化数据(Bags)。适用于大规模数据抽取、转换、加载(ETL)、数据分析和分布式机器学习任务。
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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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学术作品证据追溯评估
scholar-evaluation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
113
该工具用于提供学术作品(如论文、协议或研究构想)的定性、证据可追溯的开发性反馈,并系统性地审核低风险评估流程的科学性。它强调开发和过程改进,严禁用于人员排名或任何高影响力的决策。
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生存分析与scikit-survival
scikit-survival
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
276
这是一个用于构建、评估和审计生存模型的综合工具箱。它专注于处理右删失和竞争风险数据,支持Cox PH、生存森林等多种模型。同时,它提供了最佳实践,确保数据预处理和模型评估流程是防数据泄露的,适用于复杂的科学或临床机器学习工作流。
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Seaborn统计可视化库
seaborn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
313
Seaborn是一个基于Matplotlib的高级Python可视化库,旨在生成专业级、可用于发表的统计图表。它专注于“以数据集为中心”的绘图模式,极大地简化了复杂的多变量分析和数据分布探索。用户可以直接使用pandas DataFrame进行操作,轻松创建复杂的面板图和统计图表。
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TimesFM零样本时间序列预测
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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基于谷歌TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。适用于所有单变量时间序列(如销售、传感器、能耗、天气等),无需进行模型训练。该工具不仅提供点预测结果,还能生成带有校准量化区间的概率预测区间,并内置系统资源检查机制,确保预测过程的安全性和可靠性。
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内存外海量数据分析
vaex
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
209
Vaex是一个高性能的Python库,专为内存外(out-of-core)计算设计,能够处理和可视化超出系统内存限制的超大型表格数据集。它支持高效进行大规模数据筛选、统计聚合、可视化和构建机器学习模型,特别适用于单机环境下的TB级数据分析。
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