القائمة
Simulador de datos satelitales — generación de datos Sentinel/Landsat sintéticos para ML y testing.
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.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
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/Ntizar/NtizarBrainMasterMind --skill simsatيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
عرض SKILL.md
| name | simsat |
| description | Simulador de datos satelitales — generación de datos Sentinel/Landsat sintéticos para ML y testing. |
| version | 1.0.0 |
| tags | ["satellite","simulation","ML","testing","Sentinel","Landsat","synthetic"] |
Simulador de datos satelitales — generación de datos Sentinel/Landsat sintéticos para ML y testing. 62⭐.
github.com/DPhi-Space/SimSatgit clone https://github.com/DPhi-Space/SimSat.git
cd SimSat && pip install -r requirements.txt
from simsat import SimSat
# Generar datos satelitales sintéticos
simulator = SimSat(
region="Madrid",
resolution=10, # metros
bands=["B02", "B03", "B04", "B08"], # Sentinel-2
dates=["2024-01-01", "2024-06-01", "2024-12-01"]
)
# Generar imágenes
images = simulator.generate()
# Añadir ruido realista
images.noisy = simulator.add_noise(images, level=0.1)
# Exportar
simulator.export(images, "sentinel_synth.tif")
rs-change-detection-satellite — datos sintéticos para trainingsatellite-ai-vision — datasets de pruebageodeep — datos de entrenamiento sintéticosCatálogo de Addy Osmani de skills engineering para AI coding agents — 8 slash commands mapeados al SDLC (spec → plan → build → test → review → ship).
Generación de informes y documentos profesionales mediante LLM. Arquitectura prompt→LLM→HTML capítulo, plantillas por sección, integración con datos de appState, y patrón demo interactivo. Aplicable a PMST, informes técnicos, auditorías, y cualquier documento estructurado.
AI Engineering Hub — catálogo de proyectos y tutoriales de ingeniería de IA con Jupyter notebooks.