von K-Dense-AI
qiskit ist eine IBM-Quantum-Computing-Skill für das Erstellen von Schaltkreisen, die Auswahl von Backends, das Transpilieren für Hardware und das Ausführen von Jobs auf Simulatoren oder IBM-Quantum-Geräten. Sie eignet sich besonders für qiskit-Anwendungen in Chemie, Optimierung und Machine Learning, vor allem wenn Sie praxisnahe Installations- und Ausführungshinweise brauchen statt einer rein theoretischen qiskit-Anleitung.
von huggingface
Die huggingface-best Skill hilft dir, das beste Modell für eine Aufgabe zu finden, indem sie Hugging Face-Benchmark-Leaderboards prüft und nach Gerätegrenzen sowie Modellgröße filtert. Nutze sie für Modell-Empfehlungen in Coding, Reasoning, Chat, OCR, RAG, Speech, Vision oder multimodalen Workflows, wenn du eine praktische Shortlist statt einer allgemeinen Modellliste brauchst.
von trailofbits
Die libafl-Skill hilft Ihnen dabei, modulare Fuzzer mit LibAFL für eigene Targets, Mutationsstrategien und Security-Audit-Workflows zu planen und aufzubauen. Nutzen Sie diesen libafl-Leitfaden, um von den Target-Details zu einem praktikablen Harness, Feedback-Modell und Run-Plan zu kommen – mit weniger Annahmen.
von mcollina
skill-optimizer hilft Autoren dabei, AI Skills für Aktivierung, Klarheit und modellübergreifende Zuverlässigkeit zu verbessern. Nutzen Sie es für Skill Authoring, wenn ein Skill zwar geschrieben, aber nicht zuverlässig befolgt wird, wenn Trigger schwach sind, Regressionen auftreten oder der Kontextverbrauch reduziert werden muss. Es unterstützt Benchmark-Zyklen, Release-Gates und eine präzisere Nutzungstreue.
von K-Dense-AI
pytdc ist eine Skill für Therapeutics Data Commons und stellt KI-taugliche Datensätze und Benchmarks für Drug Discovery bereit, darunter ADME, Toxizität, DTI, DDI, Generierung, Scaffold-Splits und pharmakologische Vorhersagen.
von K-Dense-AI
pytorch-lightning Skill zur Strukturierung von PyTorch-Projekten mit LightningModules und Trainers. Nutzen Sie diesen pytorch-lightning Leitfaden für Installation, Training, Validierung, Logging, Checkpointing und verteilte Ausführung über Multi-GPU- oder TPU-Workflows hinweg.
von K-Dense-AI
pymoo ist eine Python-Skill für Single- und Multi-Objective-Optimierung, Pareto-Fronten, Nebenbedingungen und Benchmark-Tests. Nutzen Sie diesen pymoo-Leitfaden, um Algorithmen wie NSGA-II, NSGA-III und MOEA/D auszuwählen, den Installations- und Nutzungsablauf nachzuvollziehen und pymoo für Data Analysis einzusetzen, wenn mehrere Kennzahlen gegeneinander abgewogen werden müssen.
von deanpeters
finance-metrics-quickref ist ein Skill für den schnellen Nachschlag zu SaaS-Finanzkennzahlen, Formeln und Benchmarks. Nutze ihn für kurze Definitionen von Metriken, Formelchecks und Benchmark-Hinweise bei Produkt-, Finance-, GTM- oder Board-Reviews.
