Mlxtend
A library of extension and helper modules for Python's data analysis and machine learning libraries.
供给资产档案
编程与开发 Agent
代码审查、仓库分析、测试、CI、GitHub、DevOps 与开发工作流 Skill。
场景
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
适配 Agent
Claude Code + CLI + Codex
适用于 Codex、Claude Code、Cursor、CLI 或自定义 Agent。
安装
就绪
npx skills add rasbt/mlxtend
维护状态
活跃
距上次推送 2 个月
风险
需审查
许可证不清晰
GitHub 质量
5.2K
98/100 质量 · 87/100 信任
覆盖标签
审查说明
许可证不清晰 · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Agent 采用评分卡
一眼查看信任、审计与安装准备度
这些分数综合公开仓库元数据、OpenAgentSkill 审查信号、维护新鲜度与安装准备度。它用于候选筛选，不替代人工审查。
质量
优秀高置信候选，具有较强的采用度与健康维护信号。
信任
审查后安装适合加入候选清单，但 Agent 在运行前应审查审计说明、安装策略和结果证据。
审计
需审查对安装准备度、安全元数据、维护情况与采用风险的机器可读审查。
OpenAgentSkill 信任评分 v5
安装前需人工审查
在人工审查或沙盒验证后作为首选候选。
Stars
5.2K 个 GitHub Stars
仓库活跃度
5.2K 个 Star，907 个 Fork
维护状态
距上次推送 2 个月
许可证
未知
安装
npx skills add rasbt/mlxtend
安装安全性
标准软件包或运行时安装路径
权限范围
文件系统或文档访问
Agent 结果
暂未有 Agent 结果数据
文档
README/SKILL.md 上下文充分
风险摘要
生产前审查
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- 许可证不清晰
- License clarity: Unknown
安装准备度
安装路径可用
- 安装路径可用
- 仓库证据可用
- 许可证不清晰
- 暂无 Agent 验证结果证据
Agent 可读元数据
这个 Skill 的机器可读决策数据。
使用此区块或内嵌 JSON 判断 Agent 是否应安装该 Skill、选择替代方案，或先请求人工审查。
适用任务
- GitHub automation 工作流
- Claude Code 团队
- 重视 GitHub 采用信号的团队
- Inspect repository metadata
适用 Agent
安装决策
- 命令
- npx skills add rasbt/mlxtend
- 策略
- 审查
- 人工审查
- 是
信任与风险
- 信任
- 79/100
- 审计
- 90/100
- 风险级别
- 需审查
结果闭环
- 端点
- /api/agent/outcome
- 事件 ID
- resolve
- 结果
- 5
不适用场景
- 需要厂商支持 SLA 的团队
- 没有内部安全审查的高合规环境
- 当前元数据中未发现重大风险信号
- 许可证不清晰
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Agent 安全 v2
74/100 · 安装前审查
可用候选，但 Agent 在安装前应展示权限与审计说明。
在真实工作区安装前需要人工批准。
中
网络访问
Skill 可能访问远程页面、API、仓库或外部服务。
中
文件系统访问
Skill 可能读取或写入项目文件、文档、生成产物或本地工作区状态。
- 许可证不清晰
安装目标
在你的 Agent 工作流中安装此 Skill
通过公开安装端点获取命令、安全清单、目标提示词和该 Skill 的规范链接。
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install rasbt-mlxtendAgent 解析计划
让 Agent 在安装前验证匹配度。
Resolve API 返回首选 Skill、替代方案、安全策略、审计说明、安装目标和可直接执行的提示词，无需抓取此页面。
打开 JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20Mlxtend%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve 文本
/api/agent/resolve?task=Use%20Mlxtend%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
安装交接
/api/skills/rasbt-mlxtend/install
Agent 应检查
- 从 Resolve API 检查任务匹配与替代方案。
- 检查审计评分、信任评分和安全策略警告。
- 检查 Codex、Claude Code、Cursor 或 CLI 的安装目标兼容性。
复制提示词
Task: Use Mlxtend in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Mlxtend%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/rasbt-mlxtend/install
Install command: npx skills add rasbt/mlxtend
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 交接
把安装路径交给 Agent，而不是再给一个目录页。
通过公开安装端点获取命令、安全清单、目标提示词和该 Skill 的规范链接。
安装交接
/api/skills/rasbt-mlxtend/install
LLM 文本格式
/api/skills/rasbt-mlxtend/install?format=text
寻找替代方案
/api/skills/search?q=Mlxtend&limit=3
Agent 提示词
Use Mlxtend for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/rasbt-mlxtend/install, then install with: npx skills add rasbt/mlxtendRegistry 元数据
用于自动选择 Skill 的 Agent 可读档案。
本页通过 Registry API 提供相同的决策、信任、审计、场景和安装信号，让 Agent 无需抓取界面即可排序。
Manifest
/api/registry/manifest/rasbt-mlxtend
LLM 文本
/api/registry/manifest/rasbt-mlxtend?format=text
安装别名
/api/registry/install/rasbt-mlxtend
推荐
/api/registry/recommend?task=Use%20Mlxtend%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
适配 Agent
GitHub automation
平台
Python, Machine Learning, Claude Code
Agent 决策面板
适合 GitHub automation 的首选
将其作为优先候选，再在你的 Agent 环境中验证 README 与安装路径。
栈中角色
首选
主要匹配
GitHub automation
信任标签
可用于生产
安装路径
命令已就绪
适用场景
- GitHub automation 工作流
- Claude Code 团队
- 重视 GitHub 采用信号的团队
证据
- 5,151 个 GitHub Stars
- 仓库近期活跃
- 已提供安装命令或 GitHub 仓库
- 98/100 质量档案
- 14 个 OpenAgentSkill 交互事件
先审查
- 当前元数据中未发现重大风险信号
实施路径
- 1在沙盒 Agent 中安装它，并端到端完成一次GitHub automation任务。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信任档案
审查后安装
适合加入候选清单，但 Agent 在运行前应审查审计说明、安装策略和结果证据。
GitHub 采用度
通过5.2K 个 GitHub Stars
Star/Fork 活跃度
通过5.2K 个 Star，907 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息
近期维护
通过距上次推送 2 个月
许可证清晰度
检查未知
积极信号
- 人工验证的收录
- AI 审查已通过
- 安装路径可用
- 仓库证据可用
- 近期维护的仓库
- Large GitHub adoption signal
- 安装命令未发现明显高风险模式
- 结果闭环已就绪，但需要首次真实 Agent 运行
安装前审查
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- 许可证不清晰
- License clarity: Unknown
- 暂未有真实 Agent 结果报告
- 无人值守安装前需要人工审查
建议操作
在人工审查或沙盒验证后作为首选候选。
质量档案
优秀 适用于 Agent 工作流的候选
高置信候选，具有较强的采用度与健康维护信号。
工作流匹配
在这些场景使用此 Skill
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Search private knowledge
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
工作流匹配
加入完整工作流
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
替代方案短名单
安装前对比
可能适合该任务的相近 Skill。
Tensorflow
An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
Transformers
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
Pytorch
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
LLMs From Scratch
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
概览
A library of extension and helper modules for Python's data analysis and machine learning libraries.
Imported by the skill-only GitHub discovery pipeline because it matches agent skill, automation, domain workflow, RAG, document-processing, data, finance, security, or developer-tool signals. Protocol-server projects are excluded from automated imports.
平台兼容性
技术详情
- 版本
- 1.0.0
- 许可证
- Unknown
- 最近更新
- 2026年8月18日
- 发布时间
- 2026年6月16日
框架与工具
决策摘要
首选
5,151 个 GitHub Stars
Agent 验证证据
Agent 验证证据
来自解析、审查、安装和一次小范围运行后的结果报告。
- 成功率
- —
- 近期失败
- —
- 结果
- 0
- 输出质量
- —
- 失败
- 0
- 不相关
- 0
- 安装次数
- 0
- 风险拦截
- 0
- 需要配置
- 0
- 生产环境
- 0
暂时没有 Agent 结果数据。首次 Agent 执行可以通过 /api/agent/outcome 报告成功、需要设置、风险拦截、失败或不相关。
增长闭环
分享工具包
为 Mlxtend 准备的场景化草稿，可手动发布到 X。
A practical pick for source-backed research: Mlxtend: A library of extension and helper modules for Python's data analysis and machine learning libraries. 5.2K stars https://www.openagentskill.com/skills/rasbt-mlxtend?ref=x
可选：带安装命令的回复
Listing + install path for Mlxtend: https://www.openagentskill.com/skills/rasbt-mlxtend?ref=x Install: npx skills add rasbt/mlxtend
收录来源
社区收录
此列表来自公开来源，维护者认领获批前不会标记为官方。
- 创作者
- rasbt
- 收录方
- OpenAgentSkill 社区索引
归属链接指向公开仓库或创作者主页。创作者可认领列表以更新所有权信号。
认领此 Skill所有者认领
认领此 Skill 页面
这条 社区收录 列表归属于 rasbt，但尚未标记为官方。认领后可增加已验证所有者信号，使后续发布、安装和审计更新更值得信赖。
创作者外链工具包
将证据徽章加入你的 README
在开发者评估仓库的位置展示规范页面、当前信任与审计信号，以及真实的 Agent 验证证据。
[](https://www.openagentskill.com/skills/rasbt-mlxtend)
[](https://www.openagentskill.com/skills/rasbt-mlxtend)
[](https://www.openagentskill.com/skills/rasbt-mlxtend/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/rasbt-mlxtend)作者
rasbt✓
@rasbt
标签
平台适配
健康信号
- GitHub Stars
- 5.2K
- 质量评分
- 65/100
- 最近 GitHub 推送
- 2026年6月12日
- 框架提示
- 2
- OpenAgentSkill 浏览量
- 11
- 复制安装命令
- 0
- 跳转点击
- 0
社区信号
告诉我们这个 Skill 是否对你的 Agent 工作流有帮助。汇总反馈会持续改善排序。
信任与安全
审查后安装
- GitHub 采用度5.2K 个 GitHub Stars通过
- Star/Fork 活跃度5.2K 个 Star，907 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息通过
- 近期维护距上次推送 2 个月通过
- 许可证清晰度未知检查
- README/SKILL.md 完整度元数据包含足够的用法与工作流上下文通过
- 依赖与运行时风险公开元数据中未发现主要依赖风险提示通过
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161.6K StarsPytorch
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100.8K StarsLLMs From Scratch
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
97.3K Stars