cordis-plugin-development
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/cordis-plugin-development
Use when authoring, installing, configuring, or debugging persistent plugins and MCP connections in the current Harness profile.
“Hailuo AI” 共 2,446 个结果
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/cordis-plugin-development
Use when authoring, installing, configuring, or debugging persistent plugins and MCP connections in the current Harness profile.
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/editing-cordis-compositions
在本 harness 中创建、修改或校验 Cordis composition 时使用——编写或编辑代理预设、增删插件行、判断某项内容属于宿主 composition 还是单个会话、检查自己编写的预设是否真正被装载,或诊断已装载但未产生任何贡献的插件行。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/database-lookup
以显式端点、筛选条件、分页与溯源方式查询有文档的公共数据库 API。当需要以可复现方式从具名来源获取科学、监管、金融等数据库支撑的事实(而非依赖通用知识推断)时使用。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/paper-lookup
在 11 个学术文献 API 中检索论文、预印本、引用与开放获取全文,并返回可复现的溯源结果。覆盖 PubMed、PMC(全文)、Europe PMC(全文与预印本检索)、bioRxiv、medRxiv、arXiv、OpenAlex、Crossref、Semantic Scholar、CORE、Unpaywall。适用于检索论文、引用、DOI/PMID/arXiv、摘要、全文、开放获取 PDF、预印本、引用网络、作者发文或任何学术文献查询。提及任一受支持数据库,或“find papers on X”“look up this DOI”“who cites this paper”“get me the PDF”等请求会触发。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/geomaster
Comprehensive geospatial science skill covering remote sensing, GIS, spatial analysis, machine learning for earth observation, and 30+ scientific domains. Supports satellite imagery processing (Sentinel, Landsat, MODIS, SAR, hyperspectral), vector and raster data operations, spatial statistics, point cloud processing, network analysis, cloud-native workflows (STAC, COG, Planetary Computer), and 8 programming languages (Python, R, Julia, JavaScript, C++, Java, Go, Rust) with 500+ code examples. Use for remote sensing workflows, GIS analysis, spatial ML, Earth observation data processing, terrain analysis, hydrological modeling, marine spatial analysis, atmospheric science, and any geospatial computation task.
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/record-browser-gif
使用可用的浏览器控制工作流,可选 Playwright Videos 提升采集帧率,并以确定性编码把浏览器或 Web UI 交互演示录制为优化后的 GIF,再用 gh --attach 将 GIF 附到 PR 上;无法附加时回退到专用 assets 分支。在被要求制作、录制或生成演示浏览器工作流的 GIF 时使用;凡改动面向产品用户的 GUI 行为的 PR,都必须附带从该 PR 真实服务端与模型流程录制的 GIF。
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/dsh-trim-cot-leakage
在审计或修正读起来像泄漏推理记录的文案时使用——例如(决策 N)、审计条目编号等指向未提交草稿的陈旧设计会话引用;used to、no longer、this cut 之类的变更叙述;基于栈或评审视角的表述(本 stack 中后续的 PR、评审中被否决);面向评审者的辩解;控制流叙述;以及注释、JSDoc、文档、Agent Notes 中残留的规划性试探语气。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/nextflow
端到端构建、运行和调试 Nextflow 数据流水线与 nf-core 工作流。只要用户提到 Nextflow、nf-core、.nf 文件、nextflow.config、DSL2、processes/channels/operators、samplesheet,或想运行社区流水线(如 nf-core/rnaseq、nf-core/sarek)、用 nf-test 编写和测试模块/subworkflow、配置执行器/容器(Docker、Singularity/Apptainer、Conda、Wave)、把工作流扩展到 HPC/SLURM 或云(AWS Batch、Google Batch、Azure、Kubernetes)、调试失败/续跑的运行,都应使用。即使用户没有说出 “Nextflow”,任何可复现的科学/生信工作流也应考虑使用,也包括编写 nf-core 合规的 pipeline、模块、配置和 lint。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/statsmodels
Python 统计模型库。当需要具体的模型类(OLS、GLM、混合模型、ARIMA)并要详尽的诊断、残差与推断时使用。最适合计量经济学、时间序列,以及带系数表的严格推断。需要引导式统计检验选择与 APA 报告时使用 statistical-analysis。
io.github.mem0ai/mem0/mem0-integrate
以目标驱动、TDD 的流程将 Mem0 集成到现有仓库。自动检测仓库语言,并让用户在 Mem0 Platform(托管)与 Mem0 开源(自托管)之间选择。先写失败测试再做实现。产出本地功能分支和供配套验证技能使用的 .mem0-integration/ 产物。触发条件:用户说 "integrate mem0"、"add mem0 to this repo"、"wire mem0 into <repo>",或询问如何在现有项目中加入记忆。不触发:一般 SDK 使用(用 skill:mem0)、CLI 使用(用 mem0-cli)、Vercel AI SDK(用 skill:mem0-vercel-ai-sdk)。成功后调用 skill:mem0-test-integration 在同一工作区验证(松耦合)。
io.github.stablyai/orca/orchestration
协调受监督的 Orca worker:线程消息、阻塞式问答、任务派发、worker_done/escalation 等待、任务 DAG、决策关卡以及 agent 间的工作分解。完全所有权移交("hand off"、"handoff"、"give this to another agent"、"another worktree")用 orca-cli,除非需要监督、监控或协调 DAG;终端控制、轻量终端提示、shell 命令、Orca 工作树管理、读取/等待终端也用 orca-cli。仅当需要 OS/窗口级控制(焦点、菜单、对话框、坐标、截图)时,才用 Computer Use 操作外部浏览器窗口、webview、Orca 应用 UI 或 Orca 内置浏览器之外的桌面 UI。Orca 内置页面用 orca-cli,外部页面用 Playwright/CDP 等页面自动化工具。
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/dsh-speed-up-perf
在调查或优化 DeepSeek Harness 性能、设计贴近真实的合成基准或 CI 性能门禁、剖析长会话或 Web 响应速度,或把性能 PR 的证据转化为经测量且不改变行为的修复时使用。
io.github.deepseek-ai/deepseek-harness/dsh-merging-stacked-prs
在需要将一组相互依赖的 GitHub PR(A ← B ← C,各自基于下层的分支)落地到 master、合并 base 指向另一个开放 PR 分支的 PR,或请求中提到 stacked PRs、PR stack、dependent PRs、依次合并多个相关 PR 时使用。落地前要求同仓库的每条依赖链都使用 GitHub 官方的堆叠 PR 功能,以便 GitHub 统一负责整栈的规则、CI、顺序、重定向与合并状态。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/matlab
Build, review, migrate, and safely plan MATLAB or GNU Octave numerical workflows, including arrays, tabular/time data, tests, projects, graphics, MAT files, and explicit Python interoperability.
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/opentrons-integration
为 Flex 与 OT-2 机器人编写、审查、迁移、仿真并排查官方 Opentrons Python Protocol API v2 协议。适用于机器人专属的液体处理、deck 与 labware 设置、移液器、模块、运行时参数、液体类别,以及 Opentrons App 分析。当同一工作流需要支持多品牌机器人时改用 pylabrobot。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/gtars
在 Python、Rust 与 CLI 中使用 Gtars 完成本地基因组区间模型与集合代数、重叠与计数、consensus 与覆盖度、tokenization、片段处理,以及 refget/BEDbase 规划。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/networkx
使用 NetworkX 在 Python 中创建、分析和可视化复杂网络与图。适用于处理网络/图数据结构、运行图算法(最短路径、中心性、聚类)、社区发现、生成合成网络(随机图、无标度图、小世界图)、读写图文件格式,或绘制网络拓扑。常见应用包括社交、生物、交通与引文网络。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/pylabrobot
开发和审查 PyLabRobot 实验室自动化资源、液体处理方案、离线仿真与受支持设备集成。用于 PyLabRobot 协议或 API 相关问题;物理执行必须置于显式的操作员安全门之后。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/latchbio-integration
使用 Python SDK、CLI、Latch Data 与 Registry、Nextflow、Snakemake、程序化执行与 Latch MCP,在 Latch 平台上构建、注册、调试并运行生物信息学工作流。适用于编写或部署 Latch 工作流、配置资源或接口、搬运数据、集成 Registry,以及启动和监控运行。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/sympy
当需要在 Python 中进行精确符号数学时使用——代数、微积分、方程求解、符号线性代数,或经 lambdify/LaTeX 生成代码。浮点近似即可满足需求时优先使用 NumPy 或 SciPy。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/pyzotero
使用 pyzotero Python 客户端操作 Zotero 参考文献库。通过 Zotero Web API v3 检索、创建、更新和删除条目、合集、标签与附件。适用于以编程方式操作 Zotero 文库、管理文献引用、导出引文、检索文库内容、上传 PDF 附件,或构建与 Zotero 集成的科研自动化工作流。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/modal
Modal 是按需运行 Python(含按需 GPU)的无服务器云平台。在使用 Modal SDK 部署或托管 AI/ML 模型、运行 GPU 加速负载(训练、微调、推理)、托管 Web 端点、调度批处理任务,或将 Python 代码扩展到云容器时使用。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/adaptyv
如何使用 Adaptyv Bio Foundry API 与 Python SDK 进行蛋白实验设计、提交与结果获取。只要用户提到 Adaptyv、Foundry API、蛋白结合实验、蛋白筛选实验、BLI/SPR 实验、热稳定性实验,或想提交蛋白序列进行实验表征,就使用本技能。当代码导入 `adaptyv`、`adaptyv_sdk`、`FoundryClient`,或引用 `foundry-api-public.adaptyvbio.com` 时也应触发。
io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/pytdc
通过 PyTDC Python 包使用 Therapeutics Data Commons:registry 发现、已批准数据集访问、任务感知的数据切分、评估指标、基准分组,以及有界的分子 oracle 工作流。