Рейтинг скиллов
373 скилла. Оценка A–F складывается из безопасности (60%) и качества (40%), тесты дают бонус. Рейтинг пополняется автоматически из открытых каталогов.
ПроизводствоЛогистика и складЗакупки и снабжениеКачество и контрольКонтакт-центрВыездные работыФинансыПоддержка клиентовотраслевые подборки
| # | Оценка | Скилл | Баллы ▾ | Безоп. | Качество | Процесс | Тесты | Популярность | Обновлён |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201 | B | Доступ к базе данных ферментов BRENDA через SOAP API. Получайте кинетические параметры (Km, kcat), уравнения реакций, данные об организмах и информацию о ферментах, специфичную для субстрата, для биох | 100 | 79 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 202 | B | Оптимизирует инференс LLM с помощью NVIDIA TensorRT для максимальной пропускной способности и минимальной задержки. Используйте для производственного развертывания на GPU NVIDIA (A100/H100), когда вам | 100 | 80 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 203 | B | Отправляйте и управляйте протоколами в Ginkgo Bioworks Cloud Lab (cloud.ginkgo.bio) — веб-интерфейсе для автономного выполнения лабораторных работ на реконфигурируемых автоматизированных тележках (RAC | 100 | 80 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 204 | B | Анализируйте и инжинируйте гликозилирование белков. Сканируйте последовательности на наличие сайтов N-гликозилирования (N-X-S/T), прогнозируйте горячие точки O-гликозилирования и получайте доступ к ку | 100 | 81 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 205 | B | Визуализируйте метрики обучения, отлаживайте модели с помощью гистограмм, сравнивайте эксперименты, визуализируйте графы моделей и профилируйте производительность с помощью TensorBoard — инструмента в | 100 | 80 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 206 | B | Получите доступ к NCBI GEO для данных экспрессии генов/геномики. Ищите/загружайте наборы данных микрочипов и РНК-секвенирования (GSE, GSM, GPL), извлекайте файлы SOFT/Matrix для транскриптомики и анал | 100 | 79 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 207 | B | Выполняет инференс LLM на CPU, Apple Silicon и потребительских GPU без оборудования NVIDIA. Используйте для развертывания на периферии, Mac M1/M2/M3, GPU AMD/Intel или когда CUDA недоступен. Поддержив | 100 | 80 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 208 | B | Извлекает и интерпретирует патентные данные с использованием соглашений, которые делают подсчеты и претензии защищаемыми, охватывая Google Patents, Lens, EPO Open Patent Services, данные USPTO через P | 100 | 80 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 209 | B | phoenix-observabilityАнализаторPostgreSQLDockerОперации и проектыsynthetic-sciences/OpenScienceHermes Платформа для наблюдения за ИИ с открытым исходным кодом для трассировки, оценки и мониторинга LLM. Используйте при отладке приложений LLM с подробными трассировками, проведении оценок на наборах данн | 100 | 80 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 210 | B | Высокопроизводительная среда RLHF с ускорением Ray+vLLM. Используйте для обучения PPO, GRPO, RLOO, DPO больших моделей (7B-70B+). Построена на базе Ray, vLLM, ZeRO-3. В 2 раза быстрее DeepSpeedChat бл | 100 | 80 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 211 | B | Читает или ищет локальную библиотеку ссылок пользователя Zotero по явному запросу. Использует локальный HTTP API Zotero; без облачной синхронизации, записи в библиотеку или автоматического индексирова | 100 | 81 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 212 | B | Выполняет утвержденные вычисления на CPU или GPU через OpenScience compute_job в настроенной учетной записи Modal пользователя. Используйте для изолированных научных скриптов, предоставления зависимос | 100 | 79 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 213 | B | Набор инструментов для филогенетических деревьев (ETE). Манипулирование деревьями (Newick/NHX), обнаружение эволюционных событий, ортология/паралогия, таксономия NCBI, визуализация (PDF/SVG) для филог | 100 | 80 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 214 | B | Управляйте выводом LLM с помощью регулярных выражений и грамматик, гарантируйте генерацию допустимого JSON/XML/кода, применяйте структурированные форматы и создавайте многошаговые рабочие процессы с п | 100 | 80 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 215 | B | Гарантируйте допустимую структуру JSON/XML/кода во время генерации, используйте модели Pydantic для типобезопасных выходных данных, поддерживайте локальные модели (Transformers, vLLM) и максимизируйте | 100 | 80 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 216 | B | Отслеживайте ML-эксперименты, управляйте реестром моделей с версионированием, развертывайте модели в производстве и воспроизводите эксперименты с помощью MLflow — платформы жизненного цикла ML, не зав | 100 | 80 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 217 | B | Формат GGUF и квантование llama.cpp для эффективного инференса на CPU/GPU. Используйте при развертывании моделей на потребительском оборудовании, Apple Silicon или когда требуется гибкое квантование о | 100 | 80 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 218 | B | Обслуживает LLM с высокой пропускной способностью, используя PagedAttention и непрерывную пакетную обработку vLLM. Используйте при развертывании производственных API LLM, оптимизации задержки/пропускн | 100 | 80 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 219 | B | Получите доступ к коллекции инструментов для молекулярного дизайна и структурной биологии с открытым исходным кодом на платформе Tamarind Bio через ее REST API или сервер MCP — локальные GPU не требую | 100 | 79 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 220 | B | Рецензирует рукопись, предложение, анализ или результат так, как это делает внимательный рецензент, читая весь артефакт, проверяя методы по отношению к утверждениям, статистику по отношению к дизайну, | 95 | 87 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 221 | B | Запрашивает данные из Cancer Dependency Map (DepMap) о показателях зависимости генов в клеточных линиях рака (CRISPR Chronos), данных о чувствительности к лекарствам и профилях генного воздействия. Ис | 100 | 81 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 222 | B | Фреймворк оркестровки мультиагентов для автономного сотрудничества ИИ. Используйте при создании команд специализированных агентов, работающих вместе над сложными задачами, когда вам требуется сотрудни | 100 | 80 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 223 | B | qdrant-vector-searchПроцедураDockerGitHubИИ и агентыИнфраструктураsynthetic-sciences/OpenScienceHermes Высокопроизводительный движок поиска векторного сходства для RAG и семантического поиска. Используйте при создании производственных RAG-систем, требующих быстрого поиска ближайших соседей, гибридного | 100 | 80 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 224 | B | Гибрид RNN+Transformer с инференсом O(n). Линейное время, бесконечный контекст, без KV-кэша. Обучение как GPT (параллельное), инференс как RNN (последовательное). Проект Linux Foundation AI. Производс | 99 | 82 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 225 | B | Делегирует независимую работу агентам-исполнителям через инструмент Task, выбирая между разведывательным скаутом и специалистами по ML, биологии, физике, химии и данным, составляя краткое изложение дл | 100 | 79 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 226 | B | Создавайте сложные ИИ-системы с помощью декларативного программирования, автоматически оптимизируйте подсказки, создавайте модульные RAG-системы и агентов с помощью DSPy — фреймворка Стэнфордской NLP | 100 | 80 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 227 | B | Быстрые запросы через CLI/Python к более чем 20 биоинформационным базам данных. Используйте для быстрого поиска: информации о генах, BLAST-запросов, структур AlphaFold, анализа обогащения. Лучше всего | 100 | 79 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 228 | B | Используйте это при работе с файловыми операциями, такими как чтение, запись, сканирование или удаление файлов. Здесь обобщены предпочтительные файловые API и шаблоны, используемые в этом репозитории. | 100 | 80 | D | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 229 | B | Шаблоны обучения для авторегрессивных нейронных решателей дифференциальных уравнений в частных производных (FNO, DeepONet, CNO). Охватывает обучение с развертыванием, добавление шума для стабильности, | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 230 | B | shock-capturing-neural-operatorsАнализаторРазработкаИсследованияsynthetic-sciences/OpenScienceHermes Архитектуры и методы для нейронных операторов на разрывных решениях дифференциальных уравнений в частных производных (удары, контактные разрывы, крутые градиенты). Охватывает локально-глобальный спект | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 231 | B | Шаблоны для загрузки наборов данных симуляции дифференциальных уравнений в частных производных (PDEBench, PhiFlow, JAX-CFD) из файлов HDF5. Обрабатывает определение макета (один тензор или отдельные п | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 232 | B | cheminformatics-definitionsСправочникПоддержка клиентовРазработкаsynthetic-sciences/OpenScienceAgent Skills Определяет определения RDKit, которые различаются между соглашениями перед вычислением молекулярных дескрипторов, включая количество доноров и акцепторов Липинского (Lipinski.NumHDonors и NumHAcceptor | 95 | 84 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 233 | B | Строгая методология оценки моделей машинного обучения на установленных бенчмарках. Охватывает правильное разделение на обучающую/валидационную/тестовую выборки, проверку базовых показателей из оригина | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 234 | B | Сжатие больших языковых моделей с использованием дистилляции знаний от моделей-учителей к моделям-ученикам. Используйте при развертывании меньших моделей с сохраненной производительностью, переносе во | 100 | 77 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 235 | B | Создание обучающих наборов данных для специализации LLM из производственных данных, дистилляции передовых моделей и синтетического бутстрэппинга. Используйте при форматировании производственных журнал | 100 | 77 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 236 | B | Обнаружение сохраняющихся величин и симметрий по данным траекторий. Идентифицирует энергию, импульс, момент импульса и пользовательские инварианты с использованием нейронных сетей и символических мето | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 237 | B | Комплексный навык написания markdown и диаграмм Mermaid. Используйте при создании любого научного документа, отчета, анализа или визуализации. Устанавливает текстовые диаграммы как стандарт документац | 94 | 87 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 238 | B | Присваивает метки типов клеток кластерам на основе панели маркеров белков (мультиплексная визуализация, такая как MIBI, CODEX, IMC и CyCIF; масс- и проточная цитометрия; белки CITE-seq), где метки оце | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 239 | B | Гамильтонова механика — симплектические интеграторы (leapfrog, Yoshida), уравнения Гамильтона, скобки Пуассона, канонические преобразования, переменные действие-угол и анализ теории КАМ. Используйте д | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 240 | B | Графики физических явлений для публикаций — векторные поля, линии тока, контурные карты, 3D-поверхности, фазовое пространство, спектрограммы и анимации. Оптимизировано для подачи в журнал с метками La | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 241 | B | Моделирование методом Монте-Карло для статистической механики — модель Изинга, Метрополис-Гастингс, кластерный алгоритм Вольфа, наблюдаемые величины (намагниченность, восприимчивость, удельная теплота | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 242 | B | Автоматический анализ размерностей — теорема Пи Букингемского, безразмерность, проверка единиц измерения с помощью pint и оценка характерных масштабов. Используйте перед любым вычислением физических в | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 243 | B | Разреженная идентификация нелинейной динамики (SINDy) — обнаружение управляющих уравнений по данным временных рядов. Построение разреженных моделей динамических систем dx/dt = f(x) по измерениям с исп | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 244 | B | Метод Anthropic для обучения безопасным ИИ через самосовершенствование. Двухфазный подход — обучение с учителем с самокритикой/исправлением, затем RLAIF (обучение с подкреплением на основе обратной св | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 245 | B | Моделирование затрат и анализ рентабельности инвестиций для специализированной разработки LLM. Используйте при принятии решения о необходимости обучения пользовательской модели, оценке общей стоимости | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 246 | B | Обнаружение управляющих уравнений по данным с помощью PySR (эволюционная символьная регрессия). Поиск с учетом физических ограничений с анализом размерностей, пользовательскими операторами и компромис | 100 | 78 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 247 | B | Эмпирические оценки сродства, анализ энергии лиганда, консенсус оценок стыковки и пакетный виртуальный скрининг. Полный MM/GBSA требует проверенного внешнего рабочего процесса. | 100 | 78 | B | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 248 | B | Многометодовое обнаружение карманов связывания и оценка пригодности для лекарств. Обнаружение на основе сетки, fpocket и P2Rank с оценкой пригодности для лекарств, визуализацией и сравнением структур. | 100 | 78 | B | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 249 | B | Прогнозирование временных рядов без обучения на основе базовой модели TimesFM от Google. Используйте для любого одномерного временного ряда (продажи, датчики, энергия, жизненные показатели, погода) бе | 90 | 93 | C | — | ★ 3 914 | 16 ч назад | |
| 250 | B | Байесовская оценка параметров с помощью MCMC (emcee) и вероятностного программирования (PyMC). Апостериорные распределения, диаграммы рассеяния, оценка модели, диагностика сходимости. Используйте, ког | 100 | 78 | B | — | ★ 3 914 | 16 ч назад |
Описания переведены автоматически; оригинал — на странице скилла.