研究数据分析工程开发
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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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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)。
审核 OpenClaw 技能的对外网络请求,侦测数据外泄模式,确保网络通讯安全。
TikTok 和 Instagram 社交媒体情报收集工具。利用 ScrapeCreators API 探索热门钩子 (hooks)、分析竞争对手策略,并进行创作者资料研究。
全栈应用程序构建编排器,分析自然语言需求以决定技术堆栈、建立项目架构并协调各领域专业代理人。
系统性性能工程:基准测试、性能分析、瓶颈诊断,以及基于实证的应用程序优化指导。
构建并编排从数据准备、模型训练、验证到自动化部署的端到端 MLOps 管线。
使用百度 AI 搜索引擎 (BDSE) 进行即时网络搜索,获取最新资讯、文档与研究资料。
代码库自动化优化循环。根据特定目标与机械指标,自动修改、测量并迭代代码以提升效能。
构建具备工具调用与多步推理能力的 AI 代理。生成、管理并编排适用于 Claude Code、Cursor、Cline 等 AI 助手的自定义技能文件,实现开发流程标准化。
用于生成符合出版要求的科学图表、多面板布局及期刊格式的元技能,支持 matplotlib、seaborn 及 plotly。
积极精简输入内容中的语法结构与冗余文字,在保留核心语义的同时优化 LLM 的 Token 使用效率。
获取并分析 OpenRouter 热门编程模型。适用于选择评审模型、优化 AI 成本,并通过实时定价与上下文窗口数据掌握 AI 编码趋势。