自动从 GitHub 仓库生成包含安装指南、API 文档和使用示例的完整 README 文件
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撰写全面的临床报告,包括病例报告(CARE指南)、诊断报告(影像学/病理学/实验室)、临床试验报告(ICH-E3、SAE、CSR)以及患者文档(SOAP、病史与体格检查、出院总结)。提供完整的模板支持、法规合规性(HIPAA、FDA、ICH-GCP)和验证工具。
专为医疗器械质量管理体系ISO 13485认证文件准备的综合工具包。当用户需要协助完成ISO 13485 QMS文件工作时使用,包括:(1)对现有文件进行差距分析;(2)编制质量手册;(3)制定所需程序和作业指导书;(4)准备医疗器械档案;(5)理解ISO 13485要求;或(6)识别医疗器械认证所需的缺失文件。当用户提及医疗器械法规、QMS认证、FDA QMSR、欧盟MDR,或需要协助编制质量体系文件时,也请使用本工具包。
具备全面的 Markdown 和 Mermaid 图表编写能力,适用于创建任何科学文档、报告、分析或可视化内容。以文本化图表为默认文档标准,提供完整的样式指南(Markdown + Mermaid)、24 种图表类型参考及 9 种文档模板。
与 protocols.io API 集成,用于管理科学实验方案。当需要与 protocols.io 配合进行方案搜索、创建、更新或发布,管理方案步骤与材料,处理讨论与评论,组织工作区,上传与管理文件,或将 protocols.io 功能整合到工作流程中时,请使用此技能。适用于方案发现、协作式方案开发、实验跟踪、实验室方案管理及科学文档管理。
专为速度和扩展性优化的高性能强化学习框架。当您需要快速并行训练、向量化环境、多智能体系统或与游戏环境(Atari、Procgen、NetHack)集成时,请使用本框架。相比标准实现,速度提升可达2至10倍。如需快速原型设计或需要详尽文档的标准算法实现,请改用stable-baselines3。
使用 scikit-learn 在 Python 中进行机器学习。适用于处理监督学习(分类、回归)、无监督学习(聚类、降维)、模型评估、超参数调优、数据预处理或构建机器学习流水线。提供算法、预处理技术、流水线和最佳实践的全面参考文档。
引导用户通过结构化的工作流程协作撰写文档。当用户希望撰写文档、提案、技术规范、决策文档或类似结构化内容时使用。此工作流程帮助用户高效传递上下文,通过迭代优化内容,并确保文档对读者有效。当用户提及撰写文档、创建提案、起草规范或类似文档任务时触发。