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ComposioHQ

核心亮点

开箱即用

无需复杂配置,快速集成到您的工作流

社区验证

来自活跃的开源社区,持续更新维护

完全免费

MIT/Apache 许可,商用个人均可使用

灵活扩展

可根据需求自定义和扩展功能

如何使用

1获取 Skill 文件

从源仓库下载或复制 skill 文件到您的项目中。

2安装到 Claude

将 skill 文件放置到 Claude 的 skills 目录中(通常是 ~/.claude/skills/)。

3开始使用

重启 Claude 或运行重载命令,skill 将自动加载并可供使用。

提示: 首次使用前请仔细阅读 skill 的文档和代码,确保理解其功能和权限要求。

相关标签

#git#markdown

技术信息

作者
ComposioHQ
分类
Development
文件大小
11.05 KB
来源仓库
ComposioHQ__awesome-claude-skills
元数据
包含 YAML 元数据
许可证
MIT

所有 Skills 来自开源社区,保留原作者版权

ComposioHQ__awesome-claude-skills/file-organizer/SKILL.md

为什么选择这个技能

经过验证的优势和可衡量的影响

80%

快速文献综述

减少从多个来源收集靶点-疾病证据所花费的时间

3x

提升靶点成功率

优先考虑经过遗传学验证的靶点以提高成功率

50%

降低研究成本

通过在流程早期剔除难以追踪的目标来降低成本

使用场景

适用于以下场景

🔬

靶点验证

利用疾病关联性和可成药性数据验证治疗靶点

💊

药物再利用

利用靶点-疾病证据,为现有药物确定新的适应症

🧬

基因优先级排序

根据来自全基因组关联研究(GWAS)和罕见变异研究的遗传证据强度对靶点进行排序

⚠️

安全评估

利用表型和表达数据评估靶点安全性

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智能体

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按照公开的agents.md规范生成并维护AGENTS.md文件。在为AI代理工作流创建文档、编写入职指南或在项目间标准化代理交互模式时使用。

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伊恩

该技能适用于时间序列机器学习任务,包括分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割和相似性搜索。当处理时间数据、序列模式或需要标准机器学习方法之外的专用算法的时间索引观测值时使用。特别适合具有scikit-learn兼容API的单变量和多变量时间序列分析。

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AI多模态

使用Google Gemini API处理并生成多媒体内容。功能包括分析音频文件(带时间戳的转录、总结、语音理解、时长最长为9.5小时的音乐/声音分析)、理解图像(字幕、物体检测、OCR、视觉问答、分割)、处理视频(场景检测、问答、时序分析、YouTube URL、时长最长为6小时)、从文档提取内容(PDF表格、表单、图表、图表、多页)、生成图像(文本转图像、编辑、合成、优化)。在处理音频/视频文件、分析图像或截图、处理PDF文档、从媒体提取结构化数据、根据文本提示创建图像或实现多模态AI功能时使用。支持上下文窗口最高为2M个标记的多种模型(Gemini 2.5/2.0)。

documentationmarkdownpython
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