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LaminDB 生物数据管理

lamindb
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350
LaminDB 是一个开源的、原生谱系的数据湖，专为生物数据集和模型设计。它支持数据的查询、追踪、验证和 FAIR 合规性，兼容多种存储格式。用户可追踪计算工作流，通过 Bionty 进行本体注释，管理单细胞测序等生物数据，确保可复现性和团队协作。
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LaTeX 学术海报设计

latex-posters
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使用 LaTeX 制作专业的研究海报，支持 beamerposter、tikzposter 和 baposter。包含布局设计、配色方案、多栏格式、图片集成，以及 AI 驱动的视觉元素生成，适用于会议展示和学术海报。
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AI 代理技能管理

manage-skills
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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通过命令行统一管理 Cursor、Claude 等 11 个工具的技能与规则，支持创建、复制、移动、启用/禁用、搜索、跨工具转换以及全局与项目作用域覆盖操作。
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使用Mermaid绘制文档图表

markdown-mermaid-writing
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本技能提供了一套完整的科学和技术文档编写标准，采用Markdown作为核心格式，并深度整合了Mermaid流程图表。它将图表以文本形式存储，极大地优化了版本控制（如Git）的差异化显示，确保了文档的易读性、可编辑性和跨平台渲染能力。适用于编写报告、架构图、工作流和所有需要版本控制的文档内容。
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证据导向市场调研工具

market-research-reports
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该技能用于生成可审计的市场研究报告和市场规模测算场景。确保每个主张都能追溯到原始来源，区分事实与估算。适用于市场定义、竞争格局分析及带有敏感性分析的预测模型构建。支持 Python 工作流和 LaTeX 模板。
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Medchem 化合物筛选

medchem
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基于 Python 的药物化学分子筛选工具，用于化合物库的分类与优先级排序。支持类药性规则（Lipinski、Veber、CNS）、结构警示目录（PAINS、NIBR、ChEMBL）、复杂度指标、官能团检测及查询语言，适用于大规模分子筛选与命中到先导化合物优化。
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Modal 无服务器 Python 平台

modal
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Modal 是一个无服务器云平台，用于按需运行 Python 代码，包括 GPU 加速的 AI/ML 工作负载。适用于部署模型、提供 Web API、批处理任务和将 Python 应用程序扩展到云容器，支持从零到数千个实例的自动扩展。支持自定义容器镜像、持久化存储和亚秒级冷启动以实现低延迟推理。
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分子特征化工具库

molfeat
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统一的分子特征化 Python 库，集成 100 多种特征化器与预训练嵌入模型，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适用于机器学习的数值特征，用于 QSAR 建模、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习。
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神经电极数据全分析

neuropixels-analysis
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基于 SpikeInterface 的 Neuropixels 细胞外记录全分析工具包，支持数据加载、预处理、漂移校正、Kilosort4 等算法的尖峰分类、质量指标计算和 AI 辅助单元整理，用于生成可发表的神经数据。
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OMERO 显微数据集成

omero-integration
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使用 omero-py、BlitzGateway、OMERO CLI 等安全检查和自动化 OMERO.server 显微数据工作流，涵盖数据清单、元数据导出、注释、ROI、渲染及经审核的写入操作。
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开源研究笔记本平台

open-notebook
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自托管开源的研究笔记平台，可替代 Google NotebookLM。支持导入 PDF、视频、音频、网页与 Office 文档，生成 AI 笔记与摘要、制作多说话人播客、与文档对话，并进行全文与向量检索，兼容 16 种以上 AI 提供商。
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Python GPU 加速优化

optimize-for-gpu
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54
利用 NVIDIA GPU 和 CUDA 加速科学 Python 代码。优化 NumPy、pandas、scikit-learn 等库的 GPU 执行性能。包含性能分析、内存管理和内核优化，确保结果正确并提升速度。
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