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Dask 并行分布式计算库

dask
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Dask 是一个用于并行和分布式计算的 Python 库，能够扩展 pandas 和 NumPy 工作流以处理超出内存限制的数据。它支持 DataFrame、数组和 Bag 组件，适用于单机或集群上的大规模数据处理、科学计算及并行任务调度，特别适合内存不足或需要分布式执行场景。
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自主深度研究与报告生成

deep-dive
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
299
这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。
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DeepChem 分子性质预测

deepchem
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使用 DeepChem 构建分子性质预测与 MoleculeNet 工作流，涵盖 SMILES/图特征化、骨架或分组划分、掩码标签、图模型与预训练编码器迁移，适用于 ADMET、毒性与溶解度等化学机器学习任务。
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DNAnexus 集成

dnanexus-integration
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使用 dx CLI 和 dxpy SDK 在 DNAnexus 上构建和运行可复现的基因组工作负载。支持数据转移、执行监控、工作流导入和项目自动化，包含安全认证和合规控制，适用于受监管数据处理。
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ESM 蛋白质生成 SDK

esm
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Biohub ESM SDK 用于蛋白质生成、ESMC 嵌入和 ESMFold2 全原子折叠。支持本地模型推理和托管客户端，用于蛋白质序列补全、结构预测和嵌入提取。需要 Python 3.12+ 和隔离环境配置。
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FluidSim 计算流体仿真规划

fluidsim
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规划、配置、检查、重启并分析有界的 FluidSim 计算流体力学仿真，内置数值有效性与 HPC 安全检查。涵盖求解器选择、参数审查、FFT/MPI 配置、输出诊断与重启兼容性。
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GeoPandas 矢量数据审计

geopandas
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面向 Python 的 GeoPandas 工作流指南与本地审计工具，覆盖 GeoSeries、GeoDataFrame、空间运算、CRS 处理与矢量数据读写，并提供来源校验、几何有效性、隐私脱敏等安全门禁。
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生物信息学数据库查询工具

gget
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gget 是一个命令行和 Python 包，提供对 20 多个基因组数据库和分析方法的统一访问。支持查询基因信息、序列分析、蛋白质结构、病毒序列、表达数据和疾病关联。适用于交互式探索和简单查询，提供命令行和 Python 函数接口，方便生物信息学工作流。
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Ginkgo云实验室协议指南

ginkgo-cloud-lab
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指导在Ginkgo Bioworks云实验室中选择实验协议、准备输入、核对价格并通过浏览器下单，涵盖蛋白表达、检测分析、方法导入和特色工作流。
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Histolab 全切片图像分块提取

histolab
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面向数字病理全切片图像（WSI）的 Python 库，支持组织检测、切片分块提取、图像滤波与染色归一化，适合为深度学习准备 H&E 数据集及快速的分块分析。
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科学研究假设生成

hypothesis-generation
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该技能帮助构建有证据支持的科学问题和候选假设。它将观察转化为透明、可测试的研究计划，不将假设视为事实。它区分观察、机制和预测，确保严谨的研究设计和安全合规。
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艺术指导级前端界面设计

image-taste-frontend
Leonxlnx/taste-skill
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一个专业的艺术指导引擎，用于生成高质量、高度可执行的前端界面设计参考。它严格遵循现代UI/UX原则，避免AI生成物常见的同质化和美学缺陷。适用于创建具备清晰层次结构、充足留白和专业视觉冲击力的落地页、英雄区或复杂网站概念。
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