skill vs ray
skill y ray comparten 15 tecnologías: React, Flask, flask-cors, Hugging Face, scikit-learn, tokenizers, torchvision, transformers, torch, lxml, moviepy, pillow, beautifulsoup4, imageio-ffmpeg y boto3. skill está escrito en HTML y ray en Python.
LinkedInEn qué coinciden y en qué se diferencian
anbeime
skill
收录最全、更新最快的技能Skills商店：精选原创技能包（涵盖文档处理、内容创作、编程开发、机器学习、自动化工作流），全部打包好可直接安装使用！同时自动抓取GitHub上万个Skills项目，按分类、更新时间、Star数量整理。The most comprehensive and frequently updated AI Agent skill library, featuring curated skill packs across document processing, content creation, programming, machine learning, automated workflows, and many more domains.
HTML9.6 kLeído el 14 de noviembre de 2026, en el commit 667f459¿Con qué está hecho skill?Solo en skill
- Express
- Anthropic
- Next.js
matplotlib
- azure-cognitiveservices-speech
OpenAI- zhipuai
librosa
- MediaPipe
- openvino
- openvino-genai
optimum
ffmpeg-python
- imapclient
- pdfplumber
- python-docx
- icalendar
winston
three
remotion
- Ajv
- Tailwind CSS
geist
En común
ray-project
ray
Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.
Python44.3 kLeído el 13 de noviembre de 2026, en el commit de4c576¿Con qué está hecho ray?Solo en ray
- FastAPI
- aimrecords
- aimrocks
- amqp
- array-record
- arro3-core
- async-lru
- azure-common
- azure-datalake-store
- azure-storage-blob
confluent-kafka
- delta-kernel-rust-sharing-wrapper
- diskcache
expiringdict
- feather-format
- gitdb
google-cloud-core
h5py
- huey
jupyter-cache
kombu
- partd
petastorm
pickleshare
- py-partiql-parser
- pylance
- pymongo
- qpd
- s3torchconnectorclient
- s3transfer
- semidbm
- sqlitedict
taskiq
tensorboard-data-server
- zict
pyarrow
mcap
- aioboto3
- MongoDB
- Redis
- adlfs
pyiceberg
- smart-open
clickhouse-connect
daft
deltalake
- gcsfs
lance-namespace
- obstore
- Celery
delta-sharing
- fastavro
hudi
- pyzmq
- s3fs
- s3torchconnector
- taskiq-redis
zarr
- Google Cloud Storage
- Kafka
- Databricks
- adagio
- asgiref
- graphene
- graphql-core
- graphql-relay
- jupyter-core
jupyterlab-server
pygame
pymars
werkzeug
- Ray
starlette
- AIOHTTP
pyspark
- Lightning
raydp
- anyio
tornado
uvicorn
react-router-dom
- accessible-pygments
- alabaster
- cycler
fonttools
jupyterlab-pygments
pydata-sphinx-theme
- soupsieve
sphinx-design
- tinycss2
- aim-ui
- alive-progress
bokeh
contourpy
- glfw
halo
- jupyter-server-terminals
- jupyterlab-widgets
- matplotlib-inline
- Plotly
prompt-toolkit
pyglet
pyopengl
- spinners
- Textual
- widgetsnbextension
- xyzservices
- Gradio
- ipywidgets
- Rich
- pydot
- alembic
peewee
sqlglot
- adal
- argon2-cffi
- argon2-cffi-bindings
- azure-identity
- flask-basicauth
- gcs-oauth2-boto-plugin
- google-oauth
- google-reauth
- id
itsdangerous
joserfc
- jwcrypto
- keyring
- msal
- msal-extensions
- oauth2client
oauthlib
- pyjwt
- pyu2f
requests-oauthlib
- cryptography
- aws-requests-auth
- albucore
- autograd
ax-platform
- bayesian-optimization
- bitsandbytes
botorch
- cma
cmdstanpy
- crcmod
cupy-cuda100
- einops
- fairscale
- fbgemm-gpu
- gpytorch
gradio-client
- gym
jaxlib
- labmaze
- LangChain
- lightning-utilities
- linear-operator
- llvmlite
lm-eval
- minigrid
- ml-dtypes
- moocore
mosaicml
nltk
- ONNX
onnx-ir
- onnxruntime
onnxscript
openai-whisper
- opt-einsum
optax
- orbax-checkpoint
peft
prophet
pymoo
pyro-ppl
- pytorch-ranger
rouge-score
- sacrebleu
safetensors
scikit-image
- sentencepiece
skops
stanio
statsforecast
tf-keras
- tiktoken
timm
- torch-geometric
- torch-optimizer
- torch-scatter
- torch-sparse
torchtext
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- yahp
- gymnasium
- TensorFlow
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lightgbm
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- datasets
- pytorch-lightning
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- dm-env
flax
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- Optuna
tensorflow-probability
- zoopt
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et-xmlfile
imageio
- imagesize
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- mako
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markdown-it-py
markupsafe
- mdit-py-plugins
- mdurl
mistune
myst-parser
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- jinja2
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- nbformat
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- fqdn
- jsonschema-path
- jsonschema-specifications
- openapi-spec-validator
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- rfc3339-validator
- rfc3986
- rfc3986-validator
- typepy
- validators
- Pydantic
- jsonschema
- aiobotocore
- applicationinsights
- aws-sam-translator
aws-xray-sdk
- azure-cli-core
- azure-cli-telemetry
- azure-core
- azure-mgmt-compute
- azure-mgmt-core
- azure-mgmt-network
- azure-mgmt-resource
- azure-mgmt-resource-deployments
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- cloud-tpu-diagnostics
- colorlog
- execnet
- Gunicorn
- log-symbols
- ml-goodput-measurement
- msrestazure
- opencensus-context
opentelemetry-instrumentation
opentelemetry-semantic-conventions
- python-json-logger
- supervisor
psutil
- botocore
prometheus-client
- pybuildkite
- OpenTelemetry
kubernetes
- docker
- ray-haproxy
- typeface-roboto
- MUI
usehooks-ts
- lowlight
react-window
react-icons
- @mui/icons-material
- js-yaml
Lado a lado
skillray
TamañoLas líneas que escribieron personas y agentes, sin lo generado; los archivos de código, sin las pruebas.
skill359,913 líneas escritas371 archivos de código
ray1,566,356 líneas escritas2,810 archivos de código
Quién lo escribeUn commit cuenta como de IA cuando lleva su firma: un Co-Authored-By, su nombre de autor o el merge de su rama.
skill0.2% de sus commits firmados por IACon Claude Code
ray3.7% de sus commits firmados por IACon Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex
ActividadDe GitHub y de su historia, el día que SeeRepo lo leyó.
skillÚltimo push el 14 de noviembre de 2026629 commits9,570 estrellas
rayÚltimo push el 13 de noviembre de 202632,468 commits44,282 estrellas
PruebasLos archivos que prueban el código, y la parte de los archivos de código que un test importa.
skill182 archivos de testEl 27.8% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
ray2,208 archivos de testEl 9.4% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
Preguntas frecuentes
¿Cuál es más grande, skill o ray?
ray, con 1,566,356 líneas escritas; skill tiene 359,913.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit de4c576
¿Cuál tiene más estrellas en GitHub, skill o ray?
ray, con 44,282 estrellas; skill tiene 9,570.
La prueba: ray-project/ray en GitHub
¿Cuál tiene más pruebas, skill o ray?
ray, con 2,208 archivos de test; skill tiene 182.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit de4c576
¿Cuál se actualizó más recientemente, skill o ray?
skill: su último push fue el 14 de noviembre de 2026, y el de ray, el 13 de noviembre de 2026.
La prueba: los commits de anbeime/skill en GitHub
¿Cuál tiene más commits firmados por IA, skill o ray?
ray: una IA firmó el 3.7% de sus commits, con Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex; en skill, el 0.2%.
La prueba: los commits que firmó cada herramienta en ray-project/ray
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