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金大哥
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AI Skill 资源库

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rag-pipeline

关于检索增强生成管道、摄取和向量搜索的详细信息

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exa-research

使用Exa AI工具进行综合研究的能力，用于网络搜索和代码上下文检索。在对技术进行研究、寻找代码示例、发现最新工具或收集任何主题的全面信息时使用。结合文章/新闻的网络搜索与实现示例的代码搜索。

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hypogenic

使用大型语言模型进行自动假设生成和测试。当从数据集中生成科学假设、将文献见解与实证数据结合、针对观察数据测试假设，或在诸如欺骗检测、AI内容检测、心理健康分析或其他实证研究任务等领域中进行系统性的假设探索以促进研究发现时，可以使用此技能。

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scanpy

单细胞RNA-seq分析。加载.h5ad/10X数据，质量控制，归一化，PCA/UMAP/t-SNE，Leiden聚类，标记基因，细胞类型注释，轨迹分析，用于scRNA-seq分析。

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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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prompt-engineering

高级提示工程技巧以获得最佳AI响应。在制作提示、优化AI交互或为应用程序设计系统提示时使用此方法。

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ai-product

每个产品都将由AI驱动。问题在于你是否会正确构建它，还是发布一个在生产中崩溃的演示版。此技能涵盖了LLM集成模式、RAG架构、可扩展的提示工程、用户信任的AI用户体验以及不会让你破产的成本优化。使用条件：关键词、文件模式、代码模式。

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azure-ai-voicelive-ts

Azure AI语音实时SDK适用于JavaScript/TypeScript。使用双向WebSocket通信构建实时语音AI应用程序。可用于Node.js或浏览器环境中的语音助手、对话式AI、实时语音到语音转换以及支持语音的聊天机器人。触发词："voice live", "real-time voice", "VoiceLiveClient", "VoiceLiveSession", "voic…

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aeon

此技能应用于时间序列机器学习任务，包括分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割和相似性搜索。在处理时间数据、序列模式或需要超出标准机器学习方法的专业算法的时间索引观察时使用。特别适合于单变量和多变量时间序列分析，并且具有与scikit-learn兼容的API。

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molfeat

用于机器学习的分子特征化（100多种特征化方法）。包括ECFP、MACCS、描述符、预训练模型（如ChemBERTa），能够将SMILES转换为特征，适用于QSAR和分子机器学习。

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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、多模态整合和空间分析任务。

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agentdb-reinforcement-learning-training

使用AgentDB的9种强化学习算法（包括Q-Learning、DQN、PPO和Actor-Critic）来训练AI代理。构建自学习代理，实现带有经验回放的RL训练循环，并将优化后的模型部署到生产环境中。

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azure-ai-document-intelligence-ts

使用Azure文档智能（@azure-rest/ai-document-intelligence）从文档中提取文本、表格和结构化数据。适用于处理发票、收据、身份证件、表单或构建自定义文档模型时使用。

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grammar-and-style-enhancer

通过增强语法、词汇、叙述清晰度、流畅性、节奏和写作风格来提高文本质量，同时保留作者的声音。

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geniml

此技能应在处理基因组区间数据（BED文件）进行机器学习任务时使用。可用于训练区域嵌入（Region2Vec, BEDspace）、单细胞ATAC-seq分析（scEmbed）、构建共识峰（universes），或任何基于机器学习的基因组区域分析。适用于BED文件集合、scATAC-seq数据、染色质可及性数据集以及基于区域的基因组特征学习。

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pennylane

跨平台的Python库，用于量子计算、量子机器学习和量子化学。支持构建和训练具有自动微分功能的量子电路，无缝集成PyTorch/JAX/TensorFlow，并可在模拟器和量子硬件（如IBM, Amazon Braket, Google, Rigetti, IonQ等）上实现与设备无关的执行。当处理量子电路、变分量子算法（VQE, QAOA）、量子神经网络、混合量子-经典模型、分子模拟、量子化学计…

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stable-baselines3

使用此技能进行强化学习任务，包括训练RL代理（PPO、SAC、DQN、TD3、DDPG、A2C等）、创建自定义Gym环境、实现用于监控和控制的回调、使用向量化环境进行并行训练以及与深度RL工作流程集成。当用户请求RL算法实现、代理训练、环境设计或RL实验时，应使用此技能。

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intent-analyzer

高级意图解析系统，使用认知科学原理分析用户请求，并推断出逻辑意愿。当用户请求模糊、更深层次的理解能够提高响应质量，或帮助用户澄清他们真正需要什么时使用。应用概率意图映射、第一性原则分解和苏格拉底式澄清方法，将模糊的请求转化为明确的目标。

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ai-agents-architect

擅长设计和构建自主AI代理。精通工具使用、记忆系统、规划策略和多代理协调。使用场景：构建代理、AI代理、自主代理、工具使用、函数调用。

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azure-ai-translation-ts

使用Azure翻译SDK for JavaScript (@azure-rest/ai-translation-text, @azure-rest/ai-translation-document)构建翻译应用程序。在实现文本翻译、音译、语言检测或批量文档翻译时使用。

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