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全方位 Python 医疗 AI 工具包,用于临床数据处理、医学编码转换,以及开发用于 EHR、生理信号和临床预测任务的深度学习模型(如 RETAIN 与 Transformer)。
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为 Peon Trainer 记录俯卧撑、深蹲等健身次数。通过 AI 代理直接记录运动进度,触发音效提示,让您在编码时保持动力。
一个 MCP 服务器,使 AI 代理能够编辑、管理并编译 Arduino IDE 2.0 草图,支持源代码操作及通过 arduino-cli 进行自动化构建。
生产环境测试策略,包含功能标志、金丝雀部署、合成监控与混沌工程,确保线上系统的持续可靠性。
用于提交前与部署前检查的自动化代码质量验证工具,涵盖 TypeScript、构建与 lint 检查。
获取全球城市的天气状况、温度、降雨预报及行程规划信息,协助您掌握实时气候信息。
全面的 n8n 工作流测试框架,用于自动化环境中的生命周期验证、节点间数据流、错误处理和性能基准测试。
开发人员的事前实作信心评估工具。通过重复代码检查、架构合规性、官方文档验证与根本原因分析,确保达到 90% 以上的准备度。
一个测试技能,旨在通过执行基础任务并确认完成情况,来验证 Skillet CLI 的功能。
管理与排查运行 eth-realtime-collector 的 GCP e2-micro VM 故障。处理 systemd 错误、网络连接问题,并监控以太坊实时数据流的稳定性。
AI 代理的执行前安全防护机制。针对 Shell 指令和文件读取执行 400 多种安全模式验证,拦截具破坏性的操作、凭证窃取与未授权的系统访问。
初始化开发会话,包含环境健康检查、任务状态同步,以及为 Claude Code 恢复上下文记忆。