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RDKit 化学信息学工具包

rdkit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
257
基于 Python 的化学信息学工具包，提供分子精细控制能力：SMILES/SDF 解析、分子描述符（分子量、LogP、TPSA）、指纹、子结构检索、2D/3D 坐标生成、相似性计算、化学反应与可视化，适用于药物发现与计算化学研究。
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设计稿到模块化React组件

react-components
google-labs-code/stitch-skills
287
该技能旨在自动化将视觉设计稿（来自Stitch）转化为高质量、模块化的React和Vite组件。它严格遵循现代前端最佳实践，要求逻辑分离到自定义Hooks，将数据解耦到Mock Data层，并使用TypeScript保证类型安全。流程涵盖了自动化资源获取、样式映射（如Tailwind），并包含严格的验证周期，确保生成代码是可维护、可生产环境使用的。
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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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科研示意图生成器

scientific-schematics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
163
用自然语言描述即可生成出版级科研示意图，基于 Nano Banana 2 AI 绘制，并由 Gemini 按文档类型阈值自动评审与智能迭代。适用于神经网络架构图、系统框图、流程图、生物信号通路及学术海报配图。
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科研演示幻灯片制作

scientific-slides
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
220
为学术会议、研讨会、答辩等科研场景制作专业幻灯片，提供结构规划、设计模板、时间把控、引用规范与可视化校验，支持 PowerPoint 和 LaTeX Beamer。
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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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单细胞基因组深度学习工具

scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
426
scvi-tools 是一个全面的 Python 框架，用于单细胞基因组学中的概率深度学习模型。基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 构建，支持批次校正、迁移学习、带不确定性的差异表达分析和多模态数据整合。适用于单细胞 RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学及甲基化、流式细胞术等专用模态的高级建模分析。
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shadcn/ui组件集成指南

shadcn-ui
google-labs-code/stitch-skills
252
本指南为前端工程师提供了一套专业的shadcn/ui组件集成解决方案。它详细介绍了如何使用Tailwind CSS和Radix UI构建应用，涵盖了组件发现、安装流程、项目架构搭建以及高级定制化最佳实践。帮助开发者构建具备完全自主权和高度可定制性的前端应用。
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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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强化学习算法库

stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
203
生产级强化学习库，提供 PPO、SAC、DQN、TD3、DDPG、A2C 等算法。用于训练 RL 智能体、创建自定义环境、实现回调函数和优化训练工作流。适用于 Gymnasium 环境的单智能体强化学习。需要 Python 3.10+ 和 PyTorch >= 2.3。
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