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学术引用文献管理

citation-management
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
458
本技能提供完整的学术引用管理流程，指导用户在研究和写作过程中系统性地处理引文。功能包括搜索Google Scholar和PubMed等学术数据库，从DOI、PMID等多种标识符中提取元数据，验证引文准确性，并生成符合规范的BibTeX格式文件，适用于撰写高质量的学术论文和学位论文。
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临床决策支持研究评估工具

clinical-decision-support
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
493
本工具包专用于生成和验证临床决策支持（CDS）系统的研究级文档和评估工件。支持证据档案、队列分析、生存模型、生物标志物评估和治理流程的构建。请注意：本工具仅用于汇总研究和文档记录，绝对不能用于患者护理、诊断或实时临床操作。
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临床安全报告草稿生成

clinical-reports
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
373
本技能用于生成各类临床、安全和汇总研究报告（如CSR、汇总安全表）的草稿结构和确定性检查。它要求使用经过验证、去识别化或合成的源数据，并确保所有生成的主张都可追溯到来源事实清单。重要提示：本技能仅生成草稿和进行内部一致性检查，不能进行诊断、推荐治疗或提供医疗建议。所有输出均非临床用途，必须经过合格人员审核和签署。
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癌症依赖图谱分析工具

depmap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
420
该工具提供癌症依赖图谱（DepMap）数据接口，基于全基因组CRISPR筛选、RNAi和化合物敏感性实验。可用于查询基因的依赖性评分，识别特定于癌症的脆弱点，预测合成致死作用，并验证肿瘤学药物靶点。
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基因组区间机器学习工作流

geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
412
Geniml是一个用于基因组区间数据机器学习和统计工作流的框架。它将坐标、组装序列和模型工件视为明确的“合约”，用于验证数据结构（如BED文件），并规划复杂的本地化运行（如Region2Vec或scEmbed）。该工具注重结果的可复现性、符合生物数据标准，并强调本地处理，避免不必要的网络调用。
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LLM辅助假设生成与审计

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
180
该技能用于利用大型语言模型（LLM）和带标签的数据集，迭代地提出和评分文本模式，生成候选假设和任务预测统计。它提供了一套严格的本地审查工作流，强调数据集的哈希审计、配置验证，明确指出其输出仅为候选结果，不能作为科学或临床结论。
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生物学数据谱系湖仓

lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
436
LaminDB是一个开源的生物学领域谱系原生湖仓，用于管理和分析复杂的生物数据集和计算工作流。它使多种科学数据（如scRNA-seq, AnnData）具备可查询性、可追溯性并符合FAIR原则。核心功能包括强大的数据谱系跟踪、基于本体的注释和模式验证，支持在多云/本地存储系统上进行统一查询，适用于生物信息学研究。
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神经信号可复现处理工具箱

neurokit2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
497
这是一个用于构建和审计可复现生理时间序列研究流程的综合工具包。它专注于心电图（ECG）、EDA等信号的预处理、事件/区间分析、多模态数据对齐，以及变异度和复杂特征的提取。本工具仅用于学术和科研目的，强调严谨的数据合同和方法感知校验，不应用于诊断或医疗设备验证。
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生成可审计的PPT科学海报

pptx-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
282
本技能用于为学术会议或研究项目生成可编辑、无宏的科学海报（PPTX格式）。它强制执行严格的内容审计流程，要求作者提供所有本地资产和数据，确保海报的来源、物理尺寸、可访问性及安全性均得到严格验证，适用于对交付物有最高控制要求的场景。
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Protocols.io科学数据集成工具

protocolsio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
498
本工具是专为科学数据工作流设计的集成方案，用于安全、受控地读取、验证和导出protocols.io平台上的科学协议数据。它遵循最新的官方API契约，支持离线验证和预先规划，确保数据完整性，特别适用于生物信息学和科研数据自动化流程。
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PufferLib强化学习环境指南与验证

pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
423
本指南提供了关于PufferLib的完整、版本感知的强化学习工作流指导。它详细介绍了如何适配Gymnasium/PettingZoo环境，管理不同版本的PufferLib（如3.0.0和4.0源），确保训练和评估过程的安全性和可重复性。核心内容包括环境契约验证、沙箱构建以及数据来源的准确性管理。
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PyLabRobot实验室自动化模拟

pylabrobot
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
360
PyLabRobot是一个用于开发和模拟复杂实验室自动化协议的软件框架。它专注于液体处理和资源规划的离线模拟，通过软件后端完成流程验证和资源跟踪。该工具强调安全性，强制要求在任何实际运行前进行严格的人工核验，确保科学实验的流程可靠性和可重复性。
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