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学术成果发展性评审

scholar-evaluation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
381
对学术作品提供以定性判断为先、证据可追溯的发展性评审，并审计低风险研究评估量规，内置本地质量控制。禁止用于人员排名或重大决策。
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科学头脑风暴引导

scientific-brainstorming
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
114
用于引导循证的科学创意构思：独立产出、结构化讨论、显式假设、透明评估、对抗性评审与决策日志。适用于早期科研头脑风暴和候选方向优先级排序；实证验证、研究设计及伦理审查需交由相关专家或技能。
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科学批判性思维

scientific-critical-thinking
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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科学可视化

scientific-visualization
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
286
使用 Matplotlib、Seaborn 或 Plotly 创建真实、可访问、可发表的科研图表。确保数据完整性、正确编码、可访问性合规和期刊导出规划。包括不确定性显示、颜色对比审查和元数据验证指南。
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scikit-bio 生物信息学工具包

scikit-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
183
用于生物数据分析的 Python 工具包，支持生物序列读写与操作、成对及多序列比对、系统发育树构建、α/β 多样性与 UniFrac 距离、PCoA 排序分析、PERMANOVA 等统计检验，以及 FASTA/Newick/BIOM 格式读写，广泛用于微生物组与群落生态研究。
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scikit-survival 生存分析实战

scikit-survival
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
450
基于 scikit-survival 0.28.0 构建、评估与审查右删失或竞争风险生存分析流程，涵盖防泄漏预处理管道、嵌套模型选择、Cox 与机器学习模型、时变概率预测，以及 IPCW 一致性、动态 AUC、Brier 评分等删失感知指标。
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scVelo RNA速率分析

scvelo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
360
scVelo 是用于单细胞 RNA 测序的 RNA 速率分析 Python 包，通过未剪接/剪接 mRNA 动力学估计细胞状态转变，推断轨迹方向，计算潜在时间并识别驱动基因，揭示细胞命运决定。
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Seaborn 统计可视化库

seaborn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
358
Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 统计可视化库，与 Pandas 深度集成。它提供面向数据集的绘图功能，支持创建出版级质量的统计图形，如箱线图、小提琴图和热力图。适用于探索性数据分析、多变量分析及复杂多面板图表，具有美观的默认样式和统计感知能力。
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SHAP 模型可解释性指南

shap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
432
本技能涵盖使用 SHAP 库解释和审计机器学习预测。指导用户选择解释器、计算特征归因并验证结果。包括局部和全局可视化工作流，处理多输出模型，并确保模型行为描述准确，不暗示因果关系。需要 Python 3.12+ 及特定 SHAP 版本。
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研究数据统计分析

statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
463
本技能提供研究数据的统计分析报告，涵盖测试选择、假设检验、效应量计算及 APA 格式报告。支持频率派与贝叶斯方法，包括 t 检验、方差分析、回归和相关分析。适用于比较组别、验证假设及分析实验数据，确保结果严谨可靠。
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Statsmodels 统计建模与计量分析

statsmodels
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
141
基于 Python 的统计建模与计量经济学工具库，涵盖 OLS、GLM、混合模型、离散选择与 ARIMA 时间序列，提供残差诊断、模型比较与系数推断，适合严谨的统计推断与实证分析。
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零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
387
利用 Google TimesFM 基础模型进行零样本单变量时间序列预测，无需训练自定义模型。支持销售、传感器及天气数据，提供点预测和预测区间。包含运行前系统检查，确保内存和 GPU 资源充足以防崩溃。
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