القائمة
Best practices for image classification tasks. Use when working on CIFAR, ImageNet, or other classification benchmarks.
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw --skill cv-classificationيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
عرض SKILL.md
Run Flux Balance Analysis (FBA) and related constraint-based simulations using COBRApy. Covers standard FBA, parsimonious FBA (pFBA), Flux Variability Analysis (FVA), loopless FBA, gene/reaction knockouts, and carbon source swapping. Outputs flux distributions and CSV files.
Analyse FBA flux distributions to extract biological insights. Covers gene essentiality, phenotypic phase planes, flux sampling, pathway-level aggregation, secretion product prediction, and production of publication- quality figures.
Build or load a genome-scale metabolic model (GSMM) using COBRApy. Covers loading from BIGG, constructing minimal models from scratch, setting medium constraints, and exporting validated .json model files.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | cv-classification |
| description | Best practices for image classification tasks. Use when working on CIFAR, ImageNet, or other classification benchmarks. |
| metadata | {"category":"domain","trigger-keywords":"classification,image,cifar,imagenet,resnet,vision,cnn,vit","applicable-stages":"9,10","priority":"3","version":"1.0","author":"researchclaw","references":"He et al., Deep Residual Learning, CVPR 2016; Dosovitskiy et al., An Image is Worth 16x16 Words, ICLR 2021"} |
Architecture selection:
Training recipe:
Standard benchmarks:
