Directorio de skills

Descubre skills reutilizables para AI agents.

Busca skills reales de GitHub por tarea y revisa stars, confianza, auditoría, categoría y ruta de instalación antes de utilizarlos.

Cada recomendación conserva un vínculo claro con su repositorio, auditoría y ruta de instalación.

Resultados de búsqueda: cuda-kernels

Directorio en inglés

CV-CUDA™ is an open-source, GPU accelerated library for cloud-scale image processing and computer vision.

2.7K
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76/100
Confianza
Categoría: robotics-iotAuditoría

AI 基础知识 - GPU 架构、CUDA 编程、大模型基础及AI Agent 相关知识。

1.5K
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77/100
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Categoría: agent-frameworksAuditoría

A fast, ergonomic and portable tensor library in Nim with a deep learning focus for CPU, GPU and embedded devices via OpenMP, Cuda and OpenCL backends

1.4K
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84/100
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Categoría: robotics-iotAuditoría

Self-host the powerful Chatterbox TTS model. This server offers a user-friendly Web UI, flexible API endpoints (incl. OpenAI compatible), predefined voices, voice cloning, and large audiobook-scale text processing. Runs accelerated on NVIDIA (CUDA), AMD (ROCm), and CPU.

1.3K
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83/100
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Categoría: media-automationAuditoría

A hardware-aware Codex/WorkBuddy skill that automates local MiniMax H3 video generation through ComfyUI, handling model selection, installation, and low-VRAM configuration.

126
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80/100
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Categoría: design-creativeAuditoría

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

34K
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77/100
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Categoría: data-analysisAuditoría

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

34K
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80/100
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Categoría: researchAuditoría

Jupyter magics and kernels for working with remote Spark clusters

1.4K
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71/100
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Categoría: data-analysisAuditoría

PopSift is an implementation of the SIFT algorithm in CUDA.

499
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70/100
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Categoría: robotics-iotAuditoría

GPU Accelerated t-SNE for CUDA with Python bindings

1.9K
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71/100
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Categoría: data-analysisAuditoría

cuFOLIO is a GPU-accelerated portfolio optimization toolkit for building, backtesting, and scaling modern investment workflows with NVIDIA cuOpt and CUDA-X Data Science.

443
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70/100
Confianza
Categoría: financeAuditoría