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GeoPandas 空间数据分析指南

geopandas
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
220
面向 Python 工作流的 GeoPandas 使用指南与本地审计工具，涵盖 GeoSeries/GeoDataFrame 空间操作、矢量数据读写、可复现环境搭建、CRS 与反经线处理规则，并提供结果正确性校验与隐私安全约定。
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Histolab 全切片图像分块提取

histolab
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314
面向数字病理全切片图像（WSI）的 Python 库，支持组织检测、切片分块提取、图像滤波与染色归一化，适合为深度学习准备 H&E 数据集及快速的分块分析。
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科学研究假设生成

hypothesis-generation
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283
该技能帮助构建有证据支持的科学问题和候选假设。它将观察转化为透明、可测试的研究计划，不将假设视为事实。它区分观察、机制和预测，确保严谨的研究设计和安全合规。
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Matplotlib 数据可视化库

matplotlib
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330
Matplotlib 是 Python 基础可视化库，用于创建静态、动画和交互式图表。支持线、散点、柱状图等多种类型，适用于科学统计可视化。可自定义外观、创建多面板图表，并导出为 PNG、PDF 等格式。适合制作出版级图形及集成到 Jupyter 笔记本中。
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分子动力学模拟与分析

molecular-dynamics
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使用 OpenMM 和 MDAnalysis 运行并分析分子动力学模拟，包括蛋白质/小分子体系搭建、力场选择、能量最小化、NVT 平衡、生产模拟以及 RMSD、RMSF、接触图和自由能面等轨迹分析，适用于结构生物学、药物结合和生物物理研究。
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NetworkX 图与网络分析

networkx
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94
使用 Python 的 NetworkX 3.x 创建、分析和可视化复杂网络。支持从数据构建图结构、运行最短路径、PageRank、中心性等算法、社区发现、生成随机与无标度网络，并读写 GraphML、JSON、边列表等多种格式。
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NeuroKit2 生物信号处理

neurokit2
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192
基于 NeuroKit2 构建可复现的生理时间序列研究流程，涵盖 ECG、RSP、EDA 等生物信号的预处理、事件与区间分析、多模态对齐、变异性与复杂度分析。
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PathML 计算病理学工作流

pathml
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359
使用 PathML 在本地开展计算病理学研究：加载与切分全切片图像、构建预处理与质控流水线、管理 h5path 数据、量化多重免疫荧光图像、构建空间图并规划有界的模型推理。
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Polars 高性能数据框库

polars
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基于 Apache Arrow 的高性能 Python 数据框库。涵盖表达式式 API、惰性查询优化、流式外存处理、聚合与窗口函数、连接操作及 pandas 迁移，适用于 ETL 与数据分析流程。
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PyMC 贝叶斯建模

pymc
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239
使用 PyMC 6 构建、拟合与验证贝叶斯模型，涵盖层次模型、MCMC/NUTS 采样、变分推断、先验与后验预测检验、采样诊断以及 LOO/WAIC 模型比较，适用于概率编程与不确定性量化。
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Python基因组文件处理

pysam
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Python基因组文件处理库，支持读取、查询、过滤和写入SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ等格式，提供pileup、覆盖度分析、索引和CRAM参考操作功能。适用于需要低级别流式访问基因组数据的生物信息学工作流。
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科学批判性思维

scientific-critical-thinking
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344
运用 GRADE 与 Cochrane 偏倚风险评估框架，系统评价科研主张、实验设计与证据质量。帮助识别选择偏倚、混杂因素、统计陷阱与逻辑谬误，并对研究论文给出结构化的建设性批判分析。
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