Causal state gating via ε-machine. Coworld observer that prevents action
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
القائمة
Skills في هذا المستودع
جمع SkillsMP عدد ٥٬٤١٧ من skills من majiayu000/claude-skill-registry. افتح أي skill لمراجعة مصدره وتفاصيله.
majiayu000/claude-skill-registryعرض ٤٠ من أصل ٥٬٤١٧ skills مجمعة.
Causal state gating via ε-machine. Coworld observer that prevents action
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Data science and machine learning platform functions for the East language (TypeScript types). Use when writing East programs that need optimization (MADS, Optuna, SimAnneal, Scipy), machine learning (XGBoost, LightGBM, NGBoost, Torch MLP, Lightning, GP), ML…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Use when deploying ML models to edge devices, mobile, or browser. Covers ONNX export, CoreML conversion, TensorRT optimization, quantization (PTQ/QAT), and model profiling.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Edge Model Compression enables deployment of large, accurate machine learning models on resource-constrained edge devices through techniques like quantization, pruning, knowledge distillation, and neu
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Standalone embedding service for semantic search. Runs as persistent FastAPI server for millisecond-latency embeddings. Supports model swapping via env vars. Use when you need vectors for any database (ArangoDB, Pinecone, etc).
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Select and optimize embedding models for semantic search and RAG applications. Use when choosing embedding models, implementing chunking strategies, or optimizing embedding quality for specific domains.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
PROTECTED - Chunking strategy and embedding dimension management
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Text embeddings for semantic search and similarity. Use when converting text to vectors, choosing embedding models, implementing chunking strategies, or building document similarity features.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Create, encode, transform, and select features before model fitting. Use when the user needs feature engineering decisions or implementation, not final training ownership or leakage auditing.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Enzyme.jl Automatic Differentiation Skill
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
ESM2 protein language model for embeddings and sequence scoring. Use this skill when: (1) Computing pseudo-log-likelihood (PLL) scores, (2) Getting protein embeddings for clustering, (3) Filtering designs by sequence plausibility, (4) Zero-shot variant effect…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Toolkit for protein language models (ESM3 for multimodal generative protein design; ESM C for efficient embeddings). Use when you need sequence/structure/function generation or prediction, inverse folding, protein embeddings, or scalable inference via local…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
LLM and ML model evaluation with lm-evaluation-harness, HELM, and custom benchmarks. Covers metric selection, contamination detection, statistical significance, and leaderboard methodology.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Measure model performance on test datasets. Use when assessing accuracy, precision, recall, and other metrics.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Evaluate trained machine learning models with the right metrics and comparison logic. Use for benchmark review, threshold selection, calibration, validation, and model comparison; not for feature engineering or leakage auditing.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Expert in temporal event detection, spatio-temporal clustering (ST-DBSCAN), and photo context understanding. Use for detecting photo events, clustering by time/location, shareability prediction, place recognition, event significance scoring, and life event…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Examensvorbereitungs-Fragen für 1. und 2. Staatsexamen erstellen: Anwendungsfall Student will Examenswissen durch gezielte Uebungsfragen trainieren und Schwachstellen erkennen. 1. StEx und 2. StEx, JAG Bundesland Bayern NRW Hamburg, Subsumtion Gutachtenstil.…
لغة النص الأصلي: الألمانية
Recommends using Hydra or YAML for experiment configuration to ensure clarity and reproducibility.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Manages ML experiment tracking with MLflow, Weights & Biases, or SpecWeave's built-in tracking. Activates for "track experiments", "MLflow", "wandb", "experiment logging", "compare experiments", "hyperparameter tracking". Automatically configures tracking…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Make AI model decisions interpretable and transparent. Use for: implementing SHAP for feature importance analysis, using LIME for local explanations, creating attention visualizations for deep learning, generating counterfactual explanations, building…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Identify and document model hyperparameters from papers. Use when setting up training configurations.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
""
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
""
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
ML Engineer role: LLM APIs (OpenAI, Claude, Gemini), embeddings, RAG pipelines, fine-tuning, LangChain, LlamaIndex, vector databases (Pinecone, Chroma, Weaviate), prompt engineering, model evaluation, cost optimization.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
ML operations: fine-tuning (LoRA, QLoRA), model evaluation, cost optimization, observability.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Multimodal AI: vision, image/video generation, speech-to-text, text-to-speech, voice synthesis.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
RAG engineering: embeddings, chunking, vector databases, hybrid search, reranking.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
""
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
""
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
AI-powered image editing with style transfer and object removal
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Generate images, videos, audio, and more using fal.ai AI models. Use when user requests: "generate image", "create video", "make a picture", "text to image", "image to video", "text to speech", "transcribe audio", "edit image", "remove background", "upscale…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Work with FASTQ quality scores using Biopython. Use when analyzing read quality, filtering by quality, trimming low-quality bases, or generating quality reports.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
End-to-end DNA sequencing workflow from FASTQ files to variant calls. Covers QC, alignment with BWA, BAM processing, and variant calling with bcftools or GATK HaplotypeCaller. Use when calling variants from raw sequencing reads.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
End-to-end DNA sequencing workflow from FASTQ files to variant calls. Covers QC, alignment with BWA, BAM processing, and variant calling with bcftools or GATK HaplotypeCaller.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Comprehensive feature engineering for ML pipelines: data quality assessment, feature creation, selection, transformation, and encoding. Activates for "feature engineering", "create features", "feature selection", "data preprocessing", "handle missing values",…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Online/offline feature serving, point-in-time correctness, Feast patterns, and feature computation design.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Count reads per gene from aligned BAM files using Subread featureCounts. Use when you have BAM files from STAR/HISAT2 and need gene-level counts for DESeq2/edgeR.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Train models across distributed clients with privacy-preserving federated algorithms
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Fetch recent AI/ML research papers from arXiv RSS feeds and store them in memory. Uses RSS tool for fetching and memory MCP for storage and deduplication.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Optimización evolutiva y paramétrica basada en Fibonacci y el Número Áureo (phi).
لغة النص الأصلي: الإسبانية