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CRAG666
GitHub クリエイタープロフィール

CRAG666

1 件の GitHub リポジトリにある 26 件の収集済み skills をリポジトリ単位で表示します。

収集済み skills
26
リポジトリ
1
更新
2026年8月30日
リポジトリマップ

skills がある場所

収集済み skill 数が多いリポジトリを、このクリエイターカタログ内の比率と職業範囲とともに表示します。

リポジトリエクスプローラー

リポジトリと代表的な skills

aeon
未分類

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed…

2026年8月30日
exploratory-data-analysis
未分類

Perform bounded, local exploratory analysis of explicitly supported scientific files. Use for redacted CSV/TSV/JSON profiles; optional NumPy, HDF5, FASTA/FASTQ, and basic image metadata inspection; missingness/leakage audits; outlier and transformation…

2026年8月30日
literature-review
未分類

Conduct comprehensive, systematic literature reviews using multiple academic databases (PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar, etc.). This skill should be used when conducting systematic literature reviews, meta-analyses, research synthesis, or…

2026年8月30日
markitdown
未分類

Convert heterogeneous documents and selected URIs to Markdown with Microsoft MarkItDown for text analysis, search, and LLM/RAG ingestion. Covers safe local conversion, streams, Office/PDF/data formats, batch workflows, plugins, vision OCR, Azure extraction,…

2026年8月30日
matplotlib
未分類

Low-level plotting library for full customization. Use when you need fine-grained control over every plot element, creating novel plot types, or integrating with specific scientific workflows. Export to PNG/PDF/SVG for publication. For quick statistical plots…

2026年8月30日
networkx
未分類

Create, analyze, and visualize complex networks and graphs in Python with NetworkX. Use when working with network/graph data structures, computing graph algorithms (shortest paths, centrality, clustering), detecting communities, generating synthetic networks…

2026年8月30日
neurokit2
未分類

Use NeuroKit2 to build or audit reproducible research workflows for physiological time-series preprocessing, event/interval analysis, multimodal alignment, variability, and complexity. Trigger when code imports neurokit2 or needs its current APIs, schemas,…

2026年8月30日
optimize-for-gpu
未分類

GPU-accelerates scientific Python on NVIDIA hardware and verifies that the result is correct and faster. Use for CUDA/GPU optimization; CPU-bound NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn, NetworkX, scikit-image, vector-search, image-processing, graph, simulation,…

2026年8月30日
収集済み skill 26 件中 8 件を表示しています。
1 件中 1 件のリポジトリを表示
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