scikit-learn
使用 scikit-learn 進行經典機器學習。適用於分類、迴歸、分群、降維、資料預處理、模型評估,以及構建 Python 機器學習流程。
探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
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使用 scikit-learn 進行經典機器學習。適用於分類、迴歸、分群、降維、資料預處理、模型評估,以及構建 Python 機器學習流程。
為開源專案與 CLI 工具生成高轉換率、專業的 README.md 文件,採用以價值為核心且易於瀏覽的結構框架。
從 SQLite 資料庫中儲存的活動資訊生成 markdown 電子報。自動化活動聚合、篩選與格式編排,適用於社群或利基市場的電子報製作。
管理 Go CLI 多語言國際化規則,包含語言環境檔案結構、基於環境變數的語言偵測以及 Key 命名規範。
一個受強化學習啟發的 YouTube 績效追蹤工具,透過系統化記錄來優化縮圖、標題與影片鉤子。
為自主代理提供資金錢包、身份驗證及付費 API 工具,支援搜尋、AI 媒體生成、訊息傳遞及遠端通訊功能。
透過 Smithery CLI 尋找、連接並使用超過 10 萬個 MCP 工具與技能,整合外部服務、管理代理工作空間並實現自動化工作流程。
Next.js 全端開發標準流程,整合 GET API 路由、伺服器動作 (Server Actions)、SWR 資料獲取,以及使用 Zod 驗證的 React Hook Form 表單處理。
實作 Google Gemini API 影像分析功能,包含圖片標註、物件偵測、圖像分割、視覺問答及多圖比較分析。
為 AI 代理提供專家級 CLI 指南,涵蓋雲端、IaC、容器、資料庫與開發工具的資深工程師工作流程、安全防護與運作模式。
創意研究腦力激盪夥伴,用於探索跨領域連結、挑戰現有假設,並協助產生可驗證的科學假設。
一套標準化工作流程,用於將原始 PM 筆記、工作坊內容或初稿轉化為經過驗證且符合儲存庫規範的 AI 技能。