ai-provider-github-maintainers-2026

Track official AI provider GitHub repositories and release health for reliable integrations. Use when auditing SDK freshness, selecting maintained repos, or planning upgrades based on release cadence and issue velocity.

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Repositório: mdbabumiamssm/LLMs-Universal-Life-Science-and-Clinical-Skills-
Última atividade na origem: 7 de fevereiro de 2026 às 16:51
Idioma detectado do SKILL.md: inglês
Estrelas: 31
Forks: 8

Opções de instalação

Por padrão, está selecionado o prompt que primeiro revisa a origem. Você pode mudar para um comando direto ou baixar uma cópia local.

Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.

Um comando direto ignora o prompt de revisão. Verifique a origem antes de executá-lo.

npx skills add https://github.com/mdbabumiamssm/LLMs-Universal-Life-Science-and-Clinical-Skills- --skill ai-provider-github-maintainers-2026

O comando permanece em uma só linha. Role horizontalmente para revisá-lo antes de copiar.

Prefere uma cópia local? Baixe os arquivos disponíveis atualmente no SkillsMP.

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Leia o SKILL.md e os arquivos complementares exibidos pelo SkillsMP antes de decidir se vai instalar.

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3 arquivos

SKILL.md

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medsam2-3d-segmentation

Operate MedSAM2 for promptable segmentation of 3D medical images and medical videos, including CT lesion propagation, MRI volumes, RECIST-guided prompts, efficient CPU-oriented variants, training, and 3D Slicer integration. Use when generating or validating volumetric masks from sparse prompts or propagating masks through image slices or video frames.

2026-06-18

monai-medical-imaging

Build reproducible healthcare imaging pipelines with Project MONAI for DICOM, NIfTI, pathology, and multidimensional imaging tasks including preprocessing, augmentation, training, sliding-window inference, evaluation, model bundles, labeling, and deployment. Use when implementing medical image classification, segmentation, registration, detection, generative, or foundation-model workflows in PyTorch.

2026-06-18

txgemma-therapeutics

Operate Google TxGemma prediction and chat models for therapeutic property prediction across small molecules, proteins, nucleic acids, diseases, targets, and cell lines. Use when formatting Therapeutics Data Commons tasks, choosing TxGemma model size or variant, running local or Model Garden inference, fine-tuning on private therapeutic data, or evaluating TxGemma in drug-discovery workflows.

2026-06-18

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