Mathematiker

Overview

This skill enables Claude to deploy machine learning models to production environments. It automates the deployment workflow, implements best practices for serving models, optimizes performance, and handles potential errors. Use this skill when the user requests to deploy a model, serve a model via an API, or put a trained model into a production environment. The skill is triggered by requests containing terms like "deploy model," "productionize model," "serve model," or "model deployment."

Datenanalyse

Calculator

执行数学计算，支持基本运算和复杂表达式

Batch Inference Pipeline

Batch Inference Pipeline - Auto-activating skill for ML Deployment. Triggers on: batch inference pipeline, batch inference pipeline Part of the ML Deployment skill category.

Akademisch

Math Reasoning

Formal mathematical reasoning for research papers — derive equations, write proofs, formalize problem settings, select statistical tests, and generate LaTeX math notation. Use when the user needs mathematical derivations, theorem proofs, notation tables, or statistical analysis formalization.

lingzhi22729

Active Inference In Matlab

MATLAB implementation of Active Inference with belief updating, free energy minimization, and policy selection

Active Inference In D

D implementation of Active Inference with belief updating, free energy minimization, and policy selection

Architekturmuster

Active Inference In Racket

Racket implementation of Active Inference with belief updating, free energy minimization, and policy selection

Active Inference In Fortran

Fortran implementation of Active Inference with belief updating, free energy minimization, and policy selection

Active Inference In Scheme

Scheme implementation of Active Inference with belief updating, free energy minimization, and policy selection

Biochemiker und Biophysiker

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Mathematiker

Fitnesstrainer

Medizinische Wissenschaftler, außer Epidemiologen

Physiker

Nachhilfelehrer

Dozenten für berufliche Bildung

Chemiker

Umweltwissenschaftler

Dozenten für Philosophie und Religion

Dozenten für Anthropologie und Archäologie

Dozenten für Anglistik

Mikrobiologen

Dozenten für Mathematik

Operations-Research-Analysten

Materialwissenschaftler

Grundschullehrer

Politikwissenschaftler

Dozenten für Soziologie

Epidemiologen

Dozenten für Fremdsprachen

Dozenten für Pädagogik

Lehrkräfte für Erwachsenenbildung

Soziologen

Bildungs- und Berufsberater

Umfrageforscher

Klinische Psychologen

Freizeitbetreuer

Dozenten für Erwachsenenbildung

Dozenten für Gesundheitswissenschaften

Dozenten für Ingenieurwesen

Dozenten für Geschichte

Zoologen und Wildbiologen

Landwirtschaftliche Hilfskräfte

Geografen

Wissenschaftliche Hilfskräfte

Kinderbetreuer

Forschungsassistenten in Sozialwissenschaften

Anthropologen und Archäologen

Astronomen

Lehrer an weiterführenden Schulen

Dozenten für Biologie

Dozenten für Psychologie

Agrarinspektoren

Dozenten für Kommunikationswissenschaften

Dozenten für Politikwissenschaft

Trainer und Talentscouts

Dozenten für Sportwissenschaften

Tiertrainer

Wirtschaftspsychologen

Historiker

Erzieher (Vorschule)

Lehrer (Sekundarstufe I)

Gesundheitspädagogen

Dozenten für Chemie

Gärtner und Landschaftspfleger

Agrarwissenschaftler

Dozenten für Rechtswissenschaften

Sonderpädagogen (Sekundarstufe)

Bergbauingenieure

Dozenten für Geowissenschaften

Kindergärtner

Landwirtschaftliche Tierpfleger

Naturschutzwissenschaftler

Lebensmitteltechnologen

Chemielaboranten

Vermessungstechniker

Berufsschullehrer (Sekundarstufe)

Agrarwissenschaftler (Tierhaltung)

Tierzüchter

Schiedsrichter

Berufsschullehrer (Mittelstufe)

Hydrologen

Stadt- und Regionalplaner

Tiermedizinische Fachangestellte und Tierpfleger

Fischer und Jäger

Kerntechniker

Schulassistenten

Umweltschutztechniker

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Wissenschaftliches Rechnen

Mfe Mapping

Functions, categories, and information. How mathematical objects relate to each other — morphisms, entropy, signal processing.

Tibsfox51

Mfe Change

Calculus and continuous transformation — derivatives, integrals, ODEs, Taylor series, and optimization. Computes rates of change, accumulates quantities over intervals, solves differential equations, and classifies critical points. Use when computing derivatives or integrals, solving ordinary differential equations, performing Taylor series approximations, finding critical points, or analyzing continuous change and motion.

Tibsfox51

Liminal

Expert analysis and derivation for delimited continuations and defunctionalization, using CPS, shift/reset, prompt/control, abstract machines, effect handlers, and continuation runtime strategy as supporting lenses. Use when Codex needs to compare control operators, explain a witness program, derive CPS or abstract machines, first-orderize higher-order semantics, plan continuation implementations or benchmarks, explain typed control tradeoffs, or build source-backed study and research roadmaps across Racket, OCaml, Haskell, Scala, JavaScript, or language-agnostic settings.

tkersey51

Computerchemie

Qutip

Quantum physics simulation library for open quantum systems. Use when studying master equations, Lindblad dynamics, decoherence, quantum optics, or cavity QED. Best for physics research, open system dynamics, and educational simulations. NOT for circuit-based quantum computing—use qiskit, cirq, or pennylane for quantum algorithms and hardware execution.

lingxling50

Framework-Interna

PennyLane

Hardware-agnostic quantum ML framework with automatic differentiation. Use when training quantum circuits via gradients, building hybrid quantum-classical models, or needing device portability across IBM/Google/Rigetti/IonQ. Best for variational algorithms (VQE, QAOA), quantum neural networks, and integration with PyTorch/JAX/TensorFlow. For hardware-specific optimizations use qiskit (IBM) or cirq (Google); for open quantum systems use qutip.

lingxling50

Akademisch

Lit Review

Lightweight literature review: Claude directly searches arXiv, screens abstracts, reads key papers, and produces a structured Markdown report. Use for quick topic surveys, related work exploration, or catching up on a research area. For heavy systematic reviews with multi-agent debate, use fwma instead.

JinchengGao-Infty47

Testing

Theorem Proving

Construct and verify mathematical proofs using LaTeX typesetting and computational verification via jupyter_execute

Zaoqu-Liu44

Direct Proving

Screen a decomposition plan by first trying to prove all of its subgoals directly, then identifying the key stuck points if the plan does not fully go through. Use when a decomposition plan is created.

frenzymath43

Wissensdatenbank

Propose Subgoal Decomposition Plans

Propose multiple subgoal decomposition plans for the current theorem using the information already gathered. Use when enough information has been collected from examples, counterexamples, search results, and previous failures to break the problem into several materially different plans.

frenzymath43

Obtain Immediate Conclusions

Derive immediate mathematical consequences from a theorem statement or subgoal. Use when starting a new problem, branch, or subgoal, or when cheap progress or a cleaner reformulation is needed before deeper proof search.

frenzymath43

Bildung

Proof Writer

數學證明撰寫技能 — 從主張提取到 LaTeX 排版的完整證明工作流。當使用者需要撰寫或驗證數學定理、引理、命題的形式證明，或需要推導公式、整理理論分析時，一定要使用此技能。觸發詞包括：數學證明、prove、theorem、lemma、proposition、推導、理論分析、寫 proof、LaTeX 數學、formal proof。適用於機器學習理論、統計學習理論、最佳化等需要嚴謹數學推導的場景。

voidful40

Vertrieb & Marketing

Lemmafit Proofs

Proof-maximizing workflow for writing Dafny lemmas, postconditions, and invariants. Load this skill before writing any lemmas, ensures clauses, or when deciding between axioms and lemmas. Covers postcondition-first development, scaffolding, biconditional completeness, and input validation patterns.

midspiral38

Bildung

Mathlib Pr

PR conventions for leanprover-community/mathlib4. Use when creating pull requests, writing commit messages, or managing labels for Mathlib contributions.

leanprover36

Testing

Lean Proof

Use when asked to prove something in Lean. Covers one-step-at-a-time proving, error priority, working on the hardest case first, proof cleanup, and handling dependent type rewriting issues.

leanprover36

Codequalität

Mathlib Review

Review guidelines for Mathlib PRs. Use when reviewing pull requests, checking code quality, or assessing whether a PR is ready to merge.

leanprover36

Step By Step

Decompose mathematical problems into sub-expressions, evaluate each one with the calculator tool, and present the full working chain. Handles arithmetic, trigonometry, logarithms, and financial formulas.

vladkesler36

Technische Dokumentation

Localai

Expert guidance for LocalAI, the open-source drop-in replacement for OpenAI's API that runs locally. Helps developers self-host LLMs, image generators, audio transcription, and text-to-speech models with an OpenAI-compatible API — no GPU required, completely offline and private.

TerminalSkills34

Data Structures

Reference for advanced data structure patterns used in competitive programming and technical interviews. Covers heaps, monotonic stacks, tries, segment trees, Fenwick trees, stack-based parsing, and ordered sets with Python templates, recognition signals, and edge case guidance.

sequenzia33

Architekturmuster

Morphism Mapper

Category Theory Morphism Mapper v3.0 - 基于范畴论的跨领域结构映射工具，将 Domain A 的问题结构映射到远域 Domain B，借助 B 领域的成熟定理生成非共识创新方案。当用户需要解决复杂问题、寻找创新思路、突破思维定势、进行跨学科类比、或新增/扩展领域知识时使用。支持基础四阶段流程（提取范畴骨架→选择异构域→执行结构映射→拉回合成提案）、高级按需挂载模块（Yoneda Probe、Natural Transformation、Adjoint Balancer、Limits/Colimits）、以及领域知识管理（新增自定义领域、升级领域版本）。触发关键词包括"看不穿商业模式"、"环境变了需要转型"、"方案如何落地"、"多领域交叉验证"、"增加易经思想领域"、"升级领域知识"等。

pinren32

Model Pruning Helper

Model Pruning Helper - Auto-activating skill for ML Deployment. Triggers on: model pruning helper, model pruning helper Part of the ML Deployment skill category.

CI/CD

Overview

Deploy this skill enables AI assistant to deploy machine learning models to production environments. it automates the deployment workflow, implements best practices for serving models, optimizes performance, and handles potential errors. use this skill when th... Use when deploying or managing infrastructure. Trigger with phrases like 'deploy', 'infrastructure', or 'CI/CD'.