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scikit-survival
使用scikit-survival在Python中进行生存分析和时间到事件建模的全面工具包。当处理删失生存数据、执行时间到事件分析、拟合Cox模型、随机生存森林、梯度提升模型或生存支持向量机、通过一致性指数或Brier分数评估生存预测、处理竞争风险，或使用scikit-survival库实现任何生存分析工作流程时，请使用此技能。
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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transformers
此技能应在使用预训练的变压器模型进行自然语言处理、计算机视觉、音频或多模态任务时使用。用于文本生成、分类、问答、翻译、摘要、图像分类、对象检测、语音识别以及在自定义数据集上微调模型。
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scillm
管理的scillm铺设路径执行。为文本批处理、VLM和Lean4证明提供严格的合同合规工具。使用`parallel_acompletions_iter`进行可靠的大规模处理。
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score-analyzer
分析多轮评估结果评分数据，统计各项指标，计算评级等级。适用于分析评分趋势、计算S/A/B评级
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screenshot-beautifier
使用ImageMagick美化截图 - 添加圆角、阴影、渐变背景和填充。在准备用于博客文章、文档或演示文稿的截图时使用。将原始的Playwright/浏览器截图转换为精美的图片。
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scvi-tools
此技能应在使用scvi-tools进行单细胞组学数据分析时使用，包括scRNA-seq、scATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学以及其他单细胞模式。使用此技能进行概率建模、批次校正、降维、差异表达、细胞类型注释、多模态整合以及空间分析任务。
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section-ai-tools
生成AI工具介绍类页面的超详细教程内容，强调工具对比、配置技巧与实战场景；当需要撰写AI工具介绍、配置指南、使用技巧类教程时使用
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semantic-kernel
使用Microsoft Semantic Kernel构建AI应用程序。创建插件、计划器、记忆系统和AI编排。用于企业AI集成、.NET/Python AI开发以及LLM应用程序框架。
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umap-learn
UMAP降维。用于2D/3D可视化的快速非线性流形学习，聚类预处理（HDBSCAN），监督/参数化UMAP，适用于高维数据。
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scientist-high
高级研究 - 复杂分析和机器学习（Opus级）
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scikit-learn
在Python中使用scikit-learn进行机器学习。当处理监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、模型评估、超参数调优、预处理或构建机器学习管道时使用。提供了关于算法、预处理技术、管道以及最佳实践的全面参考文档。
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scottink-writer
用Scott真实的声音写作——英式、对话式、自嘲风格、以代码为先。在撰写博客文章、技术内容或文档时使用。
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script-writer-personality
生成具有特定个性风格（如GMTK、Fireship、Chilli）的教育视频脚本，同时严格执行反AI冗余写作规则
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sdd-pr
在完成规范后，利用AI生成PR。分析规范元数据、git差异、提交历史和日志条目，在创建前生成全面的PR描述，并获得用户批准。
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semantic-intelligence
使用Miller的语义搜索功能来进行概念性代码理解。在搜索概念、跨语言模式、业务逻辑或探索不熟悉的代码时激活。结合文本和语义搜索以获得最佳结果。
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senior-data-scientist
世界级的数据科学技能，包括统计建模、实验设计、因果推断和高级分析。精通Python（NumPy、Pandas、Scikit-learn）、R语言、SQL、统计方法、A/B测试、时间序列以及商业智能。涵盖实验设计、特征工程、模型评估及与利益相关者的沟通。适用于设计实验、构建预测模型、执行因果分析或推动基于数据的决策。
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torchdrug
适用于分子和蛋白质的PyTorch原生图神经网络。在为药物发现、蛋白质建模或知识图谱推理构建自定义GNN架构时使用。最适合于自定义模型开发、蛋白质性质预测、逆合成分析。对于预训练模型和多样化的特征化工具，请使用deepchem；对于基准数据集，请使用pytdc。
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scientist-low
基础数据分析 - 快速探索性分析（俳句级别）
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scoring
格言：风格很重要。背景很重要。故事胜过数字。
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screen-capture
使用系统原生方法进行屏幕捕获和内容分析，支持 macOS screencapture 命令和 Python 截图库
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scrypted
构建Scrypted插件以实现家庭自动化。创建摄像头集成、自动化和智能家居桥接。用于HomeKit、Google Home和Alexa集成。
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seamless
使Claude能够浏览Seamless（Grubhub）上的餐厅并跟踪订单
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semantic-kernel
使用Microsoft Semantic Kernel构建AI应用程序。创建插件、规划器和记忆系统。用于企业AI、副驾开发和Microsoft生态系统集成。
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senior-ml-engineer
世界级的机器学习工程技能，用于生产化机器学习模型、MLOps 以及构建可扩展的机器学习系统。精通 PyTorch、TensorFlow、模型部署、特征存储、模型监控和机器学习基础设施。包括大语言模型集成、微调、RAG 系统和代理型 AI。在部署机器学习模型、构建机器学习平台、实施 MLOps 或将大语言模型集成到生产系统时使用。
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