pyhealth
全方位 Python 醫療 AI 工具包,用於臨床數據處理、醫學編碼轉換,以及開發用於 EHR、生理訊號和臨床預測任務的深度學習模型(如 RETAIN 與 Transformer)。
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執行、調試與管理 DBHub 測試,包含單元測試、使用 Testcontainers 的整合測試及資料庫專屬測試。適用於驗證程式碼變更與排查資料庫連接器問題。
一個用於 Obsidian 知識庫的內容管理代理,可識別草稿筆記、偵測重複內容、更新過時資訊,並提升文件品質,支援繁體中文與英文內容。
專業程式碼審查代理,針對 git 變更進行系統性審計,檢測 SOLID 原則違規、安全性漏洞、效能回歸及架構異味。
您的 AI 創業幕僚長。提供 28 項指令,涵蓋點子驗證、財務模型、簡報製作、市場研究及 CEO 運營框架,並內建產業基準數據。
PyTorch Lightning 深度學習框架技能:自動化模型訓練、多 GPU 編排、數據管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分散式訓練策略。
Definition of Done (DoD) 確認工作流程,於實作完成時自動觸發,確保交付品質、記錄證據並統一報告格式。
從實驗數據生成學術論文級別的出版品質圖表與 LaTeX 表格。
執行突變測試以衡量測試套件的有效性,透過引入程式碼錯誤並驗證測試是否能偵測到失敗。
根據最新文獻驗證研究想法的新穎性。適用於用戶詢問「查新」、「有沒有人做過」或需要確認方法原創性時。
根據自然語言描述生成優化後的 SQL 查詢。支援 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 與 Snowflake 等多種資料庫方言。分析資料庫架構、解讀業務需求,並輸出包含詳細說明的可執行查詢。
利用 ripgrep 進行快速文字搜尋,並透過 ast-grep 進行語法感知代碼分析,有效定位程式碼庫中的模式與結構。