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CELLxGENE普查查询助手

cellxgene-census

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过程序化接口访问CZ CELLxGENE 61M+细胞数据，按组织、疾病及细胞类型查询表达、元数据、嵌入与统计，便于与scanpy或模型流程结合开展大规模分析。

分子特征化中心

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Molfeat 是一个 Python 库，集成 100+ 分子特征器、转换器与预训练模型，用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习等分子 ML 场景。

UMAP 高效降维可视化

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

UMAP 提供快速非线性流形降维，可生成保留局部与全局结构的嵌入，适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。

Umap 可视化工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

Umap 提供一致性流形近似的降维与可视化能力，适合从复杂高维数据中提取结构，在 2D/3D 布局中探索嵌入关系。

单细胞 Census 数据查询工具

cellxgene-census

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能提供对 CZ CELLxGENE Census 的程序化访问，这是一个包含版本化公共单细胞和空间转录组数据的综合集合。它支持高效查询大规模细胞元数据、基因表达切片和嵌入，无需下载整个数据集。适用于分析人类、小鼠等多种生物体的数据，并与 Scanpy、AnnData 等工具集成，支持大规模分析和机器学习工作流。

UMAP 非线性降维工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 UMAP-learn 进行快速、可扩展的非线性降维，适用于二维/三维可视化嵌入、聚类预处理、监督与半监督 UMAP、DensMAP、AlignedUMAP 及参数化 UMAP 工作流，并包含关键参数调优指南。

市场数据摄入与模式搜索

用于摄入和标准化特定交易对的原始市场数据（OHLCV）。该工具将数据转换为特征向量，并利用HNSW索引技术存储和索引这些向量，从而为后续的模式检测、相似性搜索和量化分析提供高效的底层数据支持。

Claude记忆桥接与统一搜索

该记忆桥接器负责导入Claude Code本地的自动记忆文件，并将其结构化存储到AgentDB。它会生成ONNX嵌入向量，并利用余弦相似度进行去重处理。核心功能是实现跨所有历史会话和项目的统一语义搜索，极大地增强了知识检索增强生成（RAG）的能力。

基于图社区检测的向量聚类

该技能利用`ruvector`工具，通过图社区检测（如谱聚类/Louvain）来发现大量语义嵌入（如代码或数据）中的自然分组。它能帮助用户发现潜在的主题、识别异常数据点（离群值）并系统化地组织大型向量集合，适用于代码库或大型数据集的结构化分析。

层次化数据到双曲空间嵌入

vector-hyperbolic

该技能使用双曲空间模型（Poincare球）嵌入具有固有层级结构的数据，如依赖树、本体论或模块结构。与标准欧几里得空间不同，双曲空间能高效保留层级距离，距离与树的深度呈对数增长。适用于知识图谱、代码架构分析和复杂关系挖掘。

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