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研究结果可复现性验证

rt-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本工具帮助研究人员组装并严格验证学术投稿所需的完整可复现性包。它会根据目标期刊的政策，检查主脚本、环境依赖、数据计划和方法论，确保所有报告的数字都是可复现且确定的，从而避免“仅在我电脑上运行”的错误。
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天文学核心科学计算库

astropy
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Astropy是天文学领域不可或缺的核心Python科学计算库。它提供了一套全面的工具集，用于天体坐标系转换、物理单位与量计算、FITS文件读写、宇宙学参数计算和精细时间处理。它是所有涉及天文学和天体物理学科学数据分析项目的强大支撑。
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基因组快速生物信息学搜索工具

gget
affaan-m/ECC
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gget是一个强大的命令行和Python工具包，用于快速、可重复地在主要的基因组参考数据库（如Ensembl、UniProt）中进行生物信息学搜索。它能让用户快速查询基因元数据、执行初步的BLAST/BLAT比对，并探索相关通路、癌症或疾病模块。该工具尤其适用于初始的数据探索和生成可重复的证据记录，而不是复杂的生产级流程。
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系统性文献综述流程

literature-review
affaan-m/ECC
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提供一套系统化、严谨的文献综述工作流程。覆盖学术、生物医学和技术领域，指导用户从定义研究问题（如PICO），到制定检索计划、证据筛选、结构化数据提取和主题整合，帮助构建高质量、可复现的综述报告。
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Matplotlib：Python数据可视化

matplotlib
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Matplotlib是Python最基础且强大的数据可视化库。本技能详细介绍了如何使用它创建各类静态、动画和交互式图表。内容涵盖了从基础的折线图到复杂的子图布局、热力图等高级功能。通过讲解对象式API和最佳实践，帮助用户生成专业、高质量的科学和业务图表。
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图网络分析与处理工具

networkx
sickn33/antigravity-awesome-skills
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NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的网络和图结构。它支持多种图类型，并提供了完善的图算法功能，包括最短路径计算、中心性度量（如PageRank）、社区发现和连通性检测。用户可以生成模拟网络，读取和写入多种格式（如GraphML, CSV, Pandas），并利用Matplotlib进行可视化。特别适用于社交网络分析、生物网络研究和系统建模。
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Polars：高性能数据分析框架

polars
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Polars是一个专为Python和Rust构建的超高性能DataFrame库。它基于Apache Arrow，支持惰性求值（Lazy Evaluation）和并行计算，非常适合构建数据抽取、转换和加载（ETL）管道。它能够高效处理大型数据集，是需要超越Pandas性能瓶颈的数据分析和转换的最佳选择。
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单细胞RNA测序数据分析

scanpy
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Scanpy是一个强大的Python工具包，专用于单细胞RNA测序数据分析。它支持完整的生物学工作流程，包括质量控制、数据标准化、降维（PCA, UMAP, t-SNE）、聚类分析、标记基因鉴定和细胞类型注释。用户可以使用它生成高质量的科学图表。
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科学论文写作与排版

scientific-writing
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是核心的学术写作工具，用于撰写和修订科学手稿。它支持IMRAD结构和复杂的引用格式，并强调必须结合图形摘要和技术流程图等视觉元素，确保科研论文具备最高的专业性和可读性。
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Seaborn统计可视化库

seaborn
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Seaborn是一个高级的Python可视化库，专注于生成高质量的统计图表。它允许用户直接使用Pandas DataFrame进行数据导向的绘图，轻松实现多元分析、各种分布图、关系图等复杂统计图，无需编写复杂的底层代码，是数据分析领域的强大工具。
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Python统计建模与计量分析

statsmodels
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Statsmodels是Python生态系统中用于进行严谨统计建模的顶级库。它提供了全面的工具，支持各类统计方法的估计、推断和诊断。适用范围广，涵盖线性回归（OLS, WLS）、广义线性模型（逻辑回归、泊松回归）以及复杂的时序分析（ARIMA），是进行计量经济学分析和生成专业统计结果的利器。
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基因变异注释与HGVS规范化

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maziyarpanahi/openmed
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该技能用于将原始基因组变异标识符（如VCF、HGVS、rsID）转化为富含注释、可预测后果的记录。它集成了Ensembl VEP和gnomAD等开源工具，用于预测变异后果、映射基因组坐标并附加人群等位基因频率。同时，它能将分子发现与OpenMed提取的临床和表型上下文关联，构建完整的科研报告。
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