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获取可用资源

该技能应在任何计算密集型科学任务开始时使用,用于检测和报告可用系统资源(CPU内核、GPU、内存、磁盘空间)。它创建一个包含资源信息和策略建议的JSON文件,为计算方法决策提供依据,例如是否使用并行处理(joblib、multiprocessing)、核外计算(Dask、Zarr)、GPU加速(PyTorch、JAX)或内存高效策略。在运行分析、训练模型、处理大型数据集或任何资源约束重要的任务之前使用此技能。

⚙️ Backend✦付费剧本✦7 种语言

你将成为

使用场景

适用于以下场景

✦ 01🔬

高内涵筛选

为药物发现分析自动化处理数千张显微镜图像。

✦ 02🏥

临床病理分析

为诊断组织学工作流程标准化ROI标注和报告。

✦ 03📊

批量图像处理

高效地对大型显微镜数据集应用统一的滤镜和测量。

✦ 04🧬

延时细胞追踪

通过自动化的感兴趣区域 (ROI) 随时间追踪,监测动态的细胞过程。

装备后的数字

为什么选择这个技能

经过验证的优势和可衡量的影响

10x

更快的数据检索

即时访问特定图像或数据集,无需手动浏览。

5x

提升分析准确性

标准化的ROI工具可减少测量和标注中的人为错误。

8hrs/day

节省工作流时间

自动化重复性任务,专注于关键的显微分析。

装备内容

里面有什么

文件、标签与三步安装

从源仓库下载或复制 skill 文件。
把 skill 文件放进 Claude 的 skills 目录 —— ~/.claude/skills/
重启 Claude 或运行重载命令,skill 会自动加载。
$ cp K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/get-available-resources/SKILL.md ~/.claude/skills/

提示: 首次使用前请阅读文档与代码,确认它的功能和所需权限。

相关标签

#ai-ml#backend#data-analysis#python

技术信息

作者
K-Dense-AI
分类
Backend
文件大小
9.54 KB
来源仓库
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
许可证
MIT
元数据
包含 YAML 元数据
查看 GitHub 源码

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Anndata

高级

这个技能应在使用Python处理带注释的数据矩阵时使用,尤其是在单细胞基因组学分析、使用元数据管理实验测量或处理大规模生物数据集时。当任务涉及AnnData对象、h5ad文件、单细胞RNA-seq数据或与scanpy/scverse工具集成时使用。

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伊恩

高级

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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Claude代码代理生成系统,该系统遵循成熟的生产模式,创建带有增强型YAML前端配置、工具访问模式和MCP集成支持的自定义代理和子代理

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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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