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生成高质量学术论文插图

paper-illustration-image2
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
483
该工具用于生成符合出版标准的学术插图和图表。它采用复杂的多阶段迭代工作流，包括规划、布局优化、风格验证和调用本地图像生成桥。整个流程包含严格的视觉审查和自我修正循环，确保生成的图表具备最高的学术专业度。
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全面学术论文检索

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
147
该技能整合了10个主流学术文献API（如PubMed、arXiv、OpenAlex等），用于处理复杂的学术查询。它指导用户将研究意图转化为可复现、可验证的查询流程，支持查找论文、预印本、引用关系及开放获取全文，确保结果具备完整的可追溯性。
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Snowflake数据迁移深度指南

snowflake-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
329
本指南提供了从Redshift、BigQuery或本地数据库等异构数据仓库迁移至Snowflake的完整解决方案。内容涵盖了核心流程，包括：复杂的模式（Schema）转换、高效的数据传输方法（云存储、Python）、数据完整性验证（校验和、行计数）以及跨平台的SQL语句最佳实践，确保数据平滑、可靠地迁移至Snowflake。
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Snowflake生产就绪检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单旨在指导用户将Snowflake数据管道和集成部署到生产环境。它涵盖了从身份验证、资源配置、数据管道准备、访问控制到监控和灾难恢复等所有关键环节。适用于项目上线前或生产环境配置验证时使用。
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语义认识论研究成果深度评审

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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这是一项针对代理原生研究成果（ARA）的第二级语义认识论评审。它超越结构验证，从六个维度（证据相关性、可证伪性、论证连贯性等）评估研究内容本身的知识学有效性。适用于文章准备发布或发布前，提供客观、建设性的学术批判。
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脑成像数据结构标准

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能提供处理神经科学和生物医学数据的综合工具，用于遵循BIDS标准来组织、验证、查询和转换多模态数据集。它适用于构建符合BIDS规范的目录结构，确保数据在分享或发表前的完整性，以及将原始DICOM扫描数据转换为标准格式。
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数据库表数据比对与校验

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github/awesome-copilot
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本工具用于比较两个不同SQL Server实例（如生产与测试环境）中的同名表。它能高效检测出缺失的行、多余的行、表结构漂移（Schema Drift）和数据不匹配项。利用Python和Apache Arrow进行快速列式数据传输，生成详细的核对报告，是数据迁移和ETL流程验证的必备工具。
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Bilig工作簿：自动化表格计算

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个代码驱动的电子表格运行时，允许智能体通过API而非依赖UI来处理复杂的表格业务逻辑和公式计算。它适用于报价计算器、预算模型、数据验证等场景，旨在用确定性的工具调用取代脆弱的界面自动化，确保计算过程的可靠性。
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Pacsomatic肿瘤-正常样本分析工作流

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
186
该技能提供了用于匹配肿瘤-正常样本对分析的完整、可复现的工作流。它负责管理整个流程，包括输入验证（BAM文件）、生成pacsomatic兼容的样本表，创建可复现的启动工件（params YAML），并支持提交到各种调度器（如Slurm, LSF）。适用场景包括预运行验证（dry-run）、本地执行或提交作业，确保分析结果的稳定性和可追溯性。
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语义模型Power Query M表达式管理与优化

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data-goblin/power-bi-agentic-development
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本指南为编写、验证和测试语义模型中的Power Query M表达式提供全面指导。内容覆盖查询折叠（Query Folding）性能优化、数据预处理的最佳实践（如早期过滤和类型处理），以及使用Power Query API进行代码验证的进阶技巧，确保数据模型的可靠性。
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使用DuckDB查询Fabric湖仓数据

using-duckdb
data-goblin/power-bi-agentic-development
280
该技能允许用户使用DuckDB查询OneLake中存储的Delta Lake表和原始文件。它支持两种运行模式：本地命令行或Fabric Notebook环境。适用于数据探索、数据质量验证、Schema发现以及跨Fabric生态系统的即时数据分析。
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物联网设备遥测异常检测

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ruvnet/ruflo
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该工具用于对认知姆（Cognitum）物联网设备的遥测数据进行异常检测和分类。它通过Z-score分析来量化数据点偏离正常运行指标的程度。适用于调查设备报告的异常指标、在升级固件前进行稳定性验证，或处理大规模设备群组的健康预警。
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