スキルを探す

Use ANTsPy/antspyx for medical image IO, ANTsImage metadata, image operations, registration, segmentation, visualization, and learning helper workflows.

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Use AnnData to build, inspect, combine, store, lazily read, and extend annotated data matrices in memory and on disk.

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Guide alphafold2-pytorch protein sequence, MSA, distogram, angle-logit, coordinate-refinement, recycling, embedding, and structure-utility workflows with version-aware troubleshooting.

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Route AlphaFold protein structure prediction setup, data preparation, local prediction, model configuration, output interpretation, and relaxation workflows.

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Route AlphaGPT data ingestion, factor mining, live strategy, and dashboard workflows.

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Use AlpaSim repository guidance for autonomous-driving simulation setup, Hydra wizard runs, runtime services, ego drivers and plugins, ASL evaluation, controller/physics/traffic components, gRPC contracts, and operational troubleshooting.

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Use Google ADK Python to build agents, Workflow graphs, tools, runtime services, CLI apps, evaluations, deployments, and ADK repository changes.

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Operate the Align-Anything multimodal alignment package, including training, serving, remote reward models, and satellite projects.

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Use Argilla 2.x for human-feedback dataset annotation, Python SDK dataset workflows, server deployment/operations, webhooks, and legacy v1/Rubrix migration.

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Routes AdelaiDet users through legacy-compatible setup, model config selection, training/evaluation, demos, text spotting, dataset preparation, and export/conversion workflows.

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Routes AIX360 explainability tasks across local black-box attribution, counterfactuals and certification, interpretable models, time-series explanations, datasets, and explanation-quality metrics.

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Route Airweave tasks to the most specific sub-skill: local-development, backend-api, source-connectors, frontend-dashboard, connect-widget, mcp-search, or monke-e2e.

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Use Aim for experiment tracking SDK instrumentation, local/remote run storage, CLI/UI/server workflows, storage maintenance, and ML framework logging integrations.

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Use NASA's apod-api Flask service and standalone APOD parser for date, count, range, media, deployment, Docker, and troubleshooting workflows.

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Route Acme reinforcement-learning framework tasks across core loops, replay/data, JAX agents, and TensorFlow/Sonnet agents.

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Use Hugging Face Accelerate for PyTorch training-loop migration, distributed launch/configuration, DeepSpeed/FSDP/TPU backend setup, big-model inference/offload, checkpointing, tracking, and troubleshooting.

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Routes AppAgent setup, exploration, and deployment workflows for Android-device task automation.

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Use AlphaFold 3 PyTorch for protein and biomolecular structure-prediction workflows, heterogeneous molecule inputs, PDB/mmCIF/MSA/template preparation, bounded model inference, training configuration, and local CLI or Gradio operation.

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Routes ACT++, ACT, Diffusion Policy, VINN, and MuJoCo simulation workflows for bimanual ALOHA episode data and imitation-learning tasks.

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Routes substantive ML, AI, data, scientific-computing, and software-engineering requests to the smallest useful set of managed repository skills. Invoke proactively when a request names or implies a package, framework, model family, dataset, modality, workflow, backend, deployment target, evaluation method, or implementation approach that may benefit from repository guidance, even if no repository is named. Narrow progressively from area to family to repository root: inspect only the one or two most likely area pages; compare candidates by capability, task surface, model/data format, training versus inference versus evaluation intent, runtime constraints, and root-skill description; then open only the selected root and relevant sub-skills, references, or scripts. Select multiple repositories only when each adds a distinct capability. Do not load the whole collection, treat dependencies or incidental integrations as capabilities, choose by name alone, or force a match when no exact taxonomy family applies.

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Operate AB3DMOT 3D multi-object tracking workflows for KITTI and nuScenes data, tracking, evaluation, and visualization.

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Use AdalFlow to build, debug, evaluate, optimize, trace, and operate LLM task pipelines, RAG systems, agents, tools, and structured-output workflows.

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Routes Alibi users to the right explanation, confidence, prototype, or optional-backend workflow and points them to the bundled helpers needed to run it.

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Build, debug, serialize, and integrate Albumentations 2.x augmentation pipelines for images, masks, bboxes, keypoints, volumes, and PyTorch-style datasets.

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