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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。

pattern-detection

分析并识别代码库模式（命名、架构、测试），以确保开发过程中的一致性与标准执行。

creative-thinking-for-research

应用认知科学框架于计算机科学与人工智能研究，通过系统化的创造力策略生成具备原创性的研究方向。

ReasoningBank Intelligence

通过 ReasoningBank 实现代理程序的自适应学习，进行模式识别、策略优化与持续改进。

language-learning

AI 语言学习导师，提供对话练习、语法教学、单词训练及字卡记忆。支持超过 100 种语言，包含西班牙语、法语、日语及中文等。

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。

文档分析器

对知识库文档进行深度结构分析、关键信息提取及质量评估的智能助手。

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 集成模式：流式传输、基于 pgvector 的 RAG、工具调用、模型选择（Haiku/Sonnet/Opus）、提示词缓存及 AI 工程成本管理。

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。

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。

kreuzberg

高性能文档智能库，可从 91 种以上文件格式中提取文本、表格、代码及元数据，支持 OCR 及 LLM 友好输出。

data-analysis

数据分析专家：进行探索性数据分析、统计建模、SQL 查询与 Python 数据可视化，通过严谨的量化方法将原始数据转化为可操作的洞察。