研究資料分析工程開發
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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審核 OpenClaw 技能的對外網絡請求,偵測數據外洩模式,確保網絡通訊安全。
TikTok 和 Instagram 社群媒體情報蒐集工具。利用 ScrapeCreators API 探索熱門鉤子 (hooks)、分析競爭對手策略,並進行創作者資料研究。
全端應用程式建構編排器,分析自然語言需求以決定技術堆疊、建立專案架構並協調各領域專業代理人。
系統性效能工程:基準測試、效能分析、瓶頸診斷,以及基於實證的應用程式最佳化指導。
建構並協調從資料準備、模型訓練、驗證到自動化部署的端到端 MLOps 管線。
使用百度 AI 搜尋引擎 (BDSE) 進行即時網路搜尋,獲取最新資訊、文件與研究資料。
代碼庫自動化優化循環。根據特定目標與機械指標,自動修改、測量並迭代代碼以提升效能。
構建具備工具呼叫與多步驟推理能力的 AI 代理。生成、管理並編排適用於 Claude Code、Cursor、Cline 等 AI 助手的自定義技能文件,實現開發流程標準化。
用於生成符合出版要求的科學圖表、多面板佈局及期刊格式之元技能,支援 matplotlib、seaborn 及 plotly。
積極精簡輸入內容中的語法結構與冗餘文字,在保留核心語義的同時優化 LLM 的 Token 使用效率。
獲取並分析 OpenRouter 熱門程式設計模型。適用於選擇審查模型、優化 AI 成本,並透過即時定價與上下文視窗數據掌握 AI 編碼趨勢。