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: uncertainty-estimation

Directorio en inglés

A platform-neutral analytical skill that profiles messy data, selects adaptive methods, and produces source-backed visual reports for high-stakes decisions.

204
Stars
77/100
Confianza
Categoría: dataAuditoría

OpenPose: Real-time multi-person keypoint detection library for body, face, hands, and foot estimation

34K
Stars
71/100
Confianza
Categoría: ml-automationAuditoría

A principles-first workflow for AI coding agents providing reusable phases and end-to-end workflows for software development tasks.

238
Stars
72/100
Confianza
Categoría: coding-agentsAuditoría

An agent skill that transforms AI assistants into expert economics paper writers by synthesizing best practices from over 50 authoritative guides.

470
Stars
78/100
Confianza
Categoría: researchAuditoría

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
Stars
77/100
Confianza
Categoría: data-analysisAuditoría

[ICCV 2019] Monocular depth estimation from a single image

4.5K
Stars
66/100
Confianza
Categoría: robotics-iotAuditoría

Data Analysis with Bootstrap Estimation in R

224
Stars
70/100
Confianza
Categoría: data-analysisAuditoría

Open-source framework for uncertainty and deep learning models in PyTorch 🌱

510
Stars
69/100
Confianza
Categoría: robotics-iotAuditoría

Laser Odometry and Mapping (Loam) is a realtime method for state estimation and mapping using a 3D lidar.

1.8K
Stars
68/100
Confianza
Categoría: robotics-iotAuditoría

A simple baseline for 3d human pose estimation in tensorflow. Presented at ICCV 17.

1.5K
Stars
72/100
Confianza
Categoría: robotics-iotAuditoría