人工智能 Skill技能列表
模型等效性审核器Skill model-equivariance-auditor
模型等效性审核器是一个用于验证机器学习模型是否正确实现对称性(等效性)的技能。它提供系统化的测试方法、层间分析和调试指导,帮助开发者检测和修复模型中的对称性错误,确保模型训练和预测的一致性。关键词:模型等效性、审核、验证、调试、对称性、机器学习、深度学习、AI测试。
AI就绪度评估工具Skill afrexai-ai-readiness
这是一个用于评估组织人工智能(AI)就绪度的结构化审计工具。它通过评估数据基础设施、流程文档、技术人才、预算ROI、变革管理、安全合规、集成就绪度和战略对齐等8个核心维度,帮助企业识别差距,并生成一份包含预算范围的优先90天行动计划。该工具适用于企业AI战略规划、投资决策、技术选型及年度规划等场景,帮助企业系统性地迈向AI应用。关键词:AI就绪度评估,人工智能审计,AI战略规划,数字化转型,组织AI能力,AI实施路线图,AI投资回报率,数据基础设施评估。
Transformers库技能Skill transformers
Transformers库技能是用于自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态任务的机器学习库,支持模型微调、推理、文本生成和训练,涵盖BERT、GPT等Transformer架构,适合AI开发、研究和应用。关键词:机器学习、深度学习、NLP、计算机视觉、HuggingFace、Transformers、模型训练、文本生成。
Maestro状态报告技能Skill status
这个技能用于报告Maestro系统的当前状态,包括计划、草稿、活跃任务、智慧文件等,帮助用户管理和跟踪项目进展。它支持自动化任务管理和状态监控,提供下一步建议。关键词:Maestro, 状态报告, 任务管理, AI智能体, DevOps, 项目管理。
迭代检索模式Skill iterative-retrieval
迭代检索模式是一种用于解决多智能体系统中上下文检索问题的技术方法。该模式通过分发、评估、优化、循环四个阶段,逐步优化检索标准,为子智能体提供精准的上下文信息。主要应用于AI智能体开发、RAG应用、代码理解、文档检索等场景,能够有效解决传统检索方法中信息过载或信息不足的问题。关键词:迭代检索、上下文优化、多智能体系统、RAG应用、代码理解、智能体开发、信息检索、AI工作流、上下文管理、智能体编排
文本转语音(TTS)技能Skill tts
这个技能提供文本转语音(TTS)功能,支持使用ElevenLabs、macOS say和espeak提供商将文本转换为自然语音。适用于语音警报、市场通知、语音播报等场景,特别适合股票量化交易中的实时通知。关键词:文本转语音、语音合成、TTS、ElevenLabs、API、TypeScript、语音管理、量化交易、SEO优化。
政府报告Word格式撰写Skill "government-report-writing-in-word-format"
本技能用于生成正式的政府风格报告,采用简洁事实性语言,适合Microsoft Word导出,避免使用Markdown、装饰性格式、幻觉声明或推测内容,适用于公文撰写和文档自动化场景。关键词:政府报告、Word格式、正式公文、无幻觉、简洁语言、AI文本生成、文档自动化。
UniversalDatasetImportforFiftyOneSkill fiftyone-dataset-import
FiftyOne数据集导入技能,支持所有媒体类型和标签格式,自动检测和处理多模态数据集,适用于自动驾驶和3D场景数据。
构建技能Skill building-skills
构建技能是一个专家级工具,专注于创建和优化Claude Code技能,使其能够在特定领域提供自动的、上下文感知的协助。
邮件助手Skill email-assistant
邮件助手是一个AI智能体工具,通过Gmail MCP工具帮助用户高效管理邮件。主要功能包括邮件阅读、邮件回复、邮件发送、邮件草稿撰写、邮件搜索和收件箱管理。支持多语言邮件处理,遵循简洁回复原则,确保发送前用户验证,提升邮件处理效率和准确性。
图像增强器Skill image-enhancer
图像增强技能基于人工智能技术,分析图像质量如分辨率和锐度,通过智能算法提升分辨率、增强细节锐化、减少压缩噪声,适用于优化截图和数字图像,提高在博客、社交媒体、演示文档中的视觉呈现。关键词:图像增强、分辨率提升、AI图像处理、锐化、去噪、SEO友好。
DeepChem(深度化学机器学习工具包)Skill deepchem
DeepChem 是一个用于化学、材料科学和生物学的 Python 机器学习库,专注于分子性质预测(如溶解度、毒性)、药物发现、材料设计和生物分子分析。它提供分子特征化、图神经网络(GNNs)、预训练模型和 MoleculeNet 基准数据集,支持迁移学习和深度学习应用。关键词:机器学习、化学、药物发现、分子性质预测、图神经网络、Python 库。