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概要と使いどころ
Use when preparing a medical-imaging dataset (DICOM/NIfTI) for modelling. Profiles spacing, orientation, intensity, label integrity, foreground fraction and target volume, gates them against the plan, then plans and audits preprocessing and augmentation for leakage.
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Use when a manuscript needs a copy-edit for consistency and non-native English clarity. Flags abbreviation, US/UK spelling, en-dash range, P/p, hyphenation, number-style and unit-spacing issues, then polishes style only. AI-tell removal is /humanize.
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Use when the user describes a research goal without naming a skill, or the task spans several skills. Classifies the request, plans the order and routes to the right medsci-skills skill(s) instead of producing their output itself.
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Use FFCV to convert datasets into .beton files, build fast PyTorch loader pipelines, handle image and custom fields/transforms, and tune cache, traversal, and throughput behavior.
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Use Flair for NLP annotation, embeddings, text/sequence model prediction, corpus loading, training/fine-tuning, HunFlair biomedical NER/linking, and production troubleshooting.
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Operate Flash Linear Attention package workflows: setup, kernels, layers/models, KDA/context parallel, and benchmarking.
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Build, inspect, and reuse Featuretools automated feature engineering workflows for EntitySets, DFS, feature matrices, primitive authoring, feature inspection, and selection.
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Use ExecuTorch to export PyTorch models to edge runtime artifacts, build host/device runtimes, choose delegates, profile/debug execution, and operate specialized Qualcomm, Cortex-M, LLM, and binary-size workflows.
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Use Galaxy repository guidance for server configuration, APIs, tool and workflow development, data/storage, Tool Shed operations, and web-client development.
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Use FlashRAG for retrieval-augmented generation research workflows: config/data validation, retrieval and index building, generation/refinement components, RAG pipelines/method reproduction, evaluation, and WebUI setup.
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Operate the Fengshenbang-LM Fengshen package for pipelines, model families, data/training utilities, examples, and conversion planning.
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Use for Feast feature store tasks: feature repositories, definitions, CLI, retrieval, materialization, serving, RAG/vector search, integrations, and Feast contributor workflows.
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Routes FCOS object-detection repo tasks for inference demos, config/data setup, training/evaluation, ONNX export, and legacy PyTorch internals.
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Routes FlashText tasks for keyword extraction, replacement, fuzzy matching, keyword loading, and keyword-inspection workflows.
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Use fastMRI for MRI reconstruction data loading, MRI operators, reconstruction models, Lightning training, evaluation, and submission preparation.
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Routes official FlashVSR diffusion-based streaming video super-resolution setup, model preparation, and CUDA inference for v1 and v1.1.
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Routes evo trajectory-evaluation workflows for APE/RPE, trajectory I/O, result analysis, configuration, and programmatic usage.
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Use this skill for EverOS local-first Markdown memory service setup, HTTP memory and knowledge APIs, cascade/OME operations, and observability integration.
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Repository operating skill for using Flow Forecast's flood_forecast package for time-series forecasting, data preparation, training, inference, evaluation, and hydrology-oriented advanced models.
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Use Gaussian-SLAM for CUDA RGB-D dense SLAM, Gaussian-splatting mapping, dataset/configuration preflight, checkpoint evaluation, reconstruction metrics, and global-map refinement.
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Guide FunClip ASR video/audio clipping, LLM-assisted clipping providers, and release packaging workflows.
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Route Flower repository tasks for app authoring, strategies and mods, local simulation and deployment, Flower Datasets and examples, and repository maintenance.
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Foolbox operating guidance for wrapping vision models, running adversarial attacks, measuring clean and robust accuracy, handling NumPy/PyTorch/TensorFlow/JAX backends, and loading Foolbox-compatible model-zoo repositories.
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Guides TensorFlow Fast Style Transfer training, image stylization, and video stylization workflows from checkpoints, VGG/COCO assets, and script-oriented CLIs.
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