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AI 图像生成与编辑

generate-image
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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通过 OpenRouter 图像 API 调用 Gemini、Seedream、Recraft、GPT-Image、Riverflow 等模型生成或编辑图片，适用于照片、插画、艺术创作、Logo、视觉素材以及基于参考图的合成编辑。
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HypoGeniC 假设库生成审计

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
421
面向 ChicagoHAI HypoGeniC/HypoRefine 的规划与审计技能，用大模型从带标注文本数据集生成候选假设库。内置版本锁定、配置校验、数据泄漏排查与成本预算审查，任何模型调用前均需人工确认。
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分子特征化工具库

molfeat
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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统一的分子特征化 Python 库，集成 100 多种特征化器与预训练嵌入模型，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适用于机器学习的数值特征，用于 QSAR 建模、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习。
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神经电极数据全分析

neuropixels-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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基于 SpikeInterface 的 Neuropixels 细胞外记录全分析工具包，支持数据加载、预处理、漂移校正、Kilosort4 等算法的尖峰分类、质量指标计算和 AI 辅助单元整理，用于生成可发表的神经数据。
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开源研究笔记本平台

open-notebook
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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自托管开源的研究笔记平台，可替代 Google NotebookLM。支持导入 PDF、视频、音频、网页与 Office 文档，生成 AI 笔记与摘要、制作多说话人播客、与文档对话，并进行全文与向量检索，兼容 16 种以上 AI 提供商。
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PennyLane 量子机器学习框架

pennylane
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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硬件无关的量子机器学习框架，支持自动微分，可用于训练量子电路、构建量子-经典混合模型，并兼容 IBM、Google、Rigetti、IonQ 及本地模拟器。
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PufferLib强化学习环境框架

pufferlib
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PufferLib强化学习环境版本管理指南，支持向量化、策略、PuffeRL训练、评估和安全的检查点审查。适配Gymnasium/PettingZoo环境至PufferLib 3.0.0或原生4.0源码。包含CPU-only、无网络工具的安全默认设置，支持严格JSON输出和依赖自由的捆绑CLI工具。
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PyHealth 临床深度学习

pyhealth
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使用 PyHealth 构建临床与医疗深度学习流水线：加载 EHR、生理信号与医学影像数据集，定义死亡率、再入院、用药推荐等任务，实例化模型并用 Trainer 训练评估，同时支持 ICD/ATC 等医疗编码映射。
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PyTDC 治疗机器学习工具包

pytdc
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PyTDC 用于发现治疗机器学习任务、访问批准数据集、任务感知数据分割、评估指标、基准组和工作流。专为生物医学研究和药物发现应用设计，支持 Python 环境。
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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
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PyTorch Lightning 是一个深度学习框架，用于组织 PyTorch 代码并消除样板代码。它自动化训练工作流，支持多 GPU/TPU 编排，并实现神经网络训练最佳实践。功能包括 LightningModule、Trainer、数据管道、回调函数、日志记录（W&B、TensorBoard）以及分布式训练策略（DDP、FSDP），适用于可扩展的神经网络训练。
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Scikit-learn 机器学习

scikit-learn
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提供使用 scikit-learn 进行机器学习的全面指南，涵盖分类、回归、聚类、预处理、模型评估和流水线构建，适用于构建生产级机器学习工作流。
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单细胞基因组深度学习工具

scvi-tools
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scvi-tools 是一个全面的 Python 框架，用于单细胞基因组学中的概率深度学习模型。基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 构建，支持批次校正、迁移学习、带不确定性的差异表达分析和多模态数据整合。适用于单细胞 RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学及甲基化、流式细胞术等专用模态的高级建模分析。
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