Agent Skills Hub

training-data-curation

用于 LLM 后训练（SFT/DPO/RLHF）的高质量数据集策劃指南，涵盖数据格式、质量过滤与收集策略。

llmfit-advisor

分析本地硬件 (RAM, CPU, GPU/VRAM) 并获取优化的本地 LLM 模型推荐、量化设置与性能预估。

skill-creator

一个用于构建模块化、可重复使用 Agent 技能的框架。提供有关构建 SKILL.md、脚本、参考资料和资源的使用指南，以扩展 Claude 的功能。

avoid-feature-creep

协助软件开发团队与 AI 代理程序预防功能蔓延的框架，通过严格的验证、待办事项清理与明确的决策流程，落实范畴管理并交付精简的 MVP 产品。

light-curve-preprocessing

使用 Lightkurve 进行天文光变曲线预处理与清洁。提供离群值移除、趋势平滑化、去趋势与数据质量标记处理工具，适用于天文时序数据分析。

scikit-learn

使用 scikit-learn 进行经典机器学习。适用于分类、回归、聚类、降维、数据预处理、模型评估，以及构建 Python 机器学习流程。

Data Analysis Helper

一个全方位的数据分析助手，支持加载数据集、执行统计计算、可视化趋势并生成专业的分析总结报告。

paper-reproduce

提供论文复现的系统性方法论，支持数据清洗、统计验证、样本筛选及自动化产出学术复现报告（Markdown 与 LaTeX）。

statsmodels

Python 统计建模与计量经济学函数库。执行 OLS、GLM、混合模型、ARIMA、诊断与推论，适用于严谨的科学分析。

explain-concepts

利用费曼技巧、苏格拉底教学法与认知负载理论等大师级教学策略，将复杂概念转化为清晰易懂的解释。

meteorology-driver-classification

将气象与环境变量分类为驱动因素类别，以进行一致的归因分析与环境建模。

pymc

使用 PyMC 进行贝叶斯建模与概率编程。构建分层模型，执行 MCMC 采样 (NUTS) 与变分推断，并透过 LOO/WAIC 进行严谨的模型比较与后验检查。