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多格式文档转Markdown结构化工具

markitdown
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
429
MarkItDown是一款轻量级工具，用于将各种异构文档（如PDF、Office、HTML等）转换为结构化的Markdown格式。它专门为文本分析、搜索引擎索引以及大型语言模型（LLM）和RAG系统的数据准备而设计，核心侧重于内容的结构化，而非视觉的完美还原。支持本地文件、数据流和多模态高级提取。
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串联质谱数据处理与比较

matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
489
Matchms是一个用于处理、清洗、比较串联质谱（MS/MS）数据的Python包。它支持多种文件格式（如mzML, MGF），核心功能包括库搜索、元数据协调、峰值过滤和计算多种相似性得分（如余弦相似度）。适用于代谢组学和质谱分析工作流程，帮助构建光谱相似性网络和结构化得分矩阵。
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MATLAB和Octave工作流安全指南

matlab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本指南详细介绍了如何在MATLAB或GNU Octave环境中设计、审查和迁移数值工作流。核心目标是确保代码的重现性、安全性和稳健性，强调遵循严格的安全边界，并使所有数据和代码的语义表达得淋漓尽致。
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Matplotlib：Python科学绘图与可视化

matplotlib
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Matplotlib是Python最基础的绘图库，用于创建静态、动画和交互式图表。它提供了对所有绘图元素的精细控制，支持绘制线图、散点图、热图等多种科学和统计图表。最适合需要高质量、出版级别复杂图表输出的场景，推荐使用对象级API进行开发。
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药物化学化合物筛选工具

medchem
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这是一个用于药物发现领域的专业工具，提供全面的药物化学过滤功能。它能够基于药代动力学（如Lipinski规则）、结构警报（如PAINS, NIBR）和分子复杂性等多个维度，对化合物库进行高效筛选和优先级排序，帮助研究人员从大量化合物中筛选出有前景的候选药物。
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无服务器AI/ML云平台

modal
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Modal是一个无服务器云平台，专注于执行Python语言的AI和机器学习工作负载。它提供按需的高性能GPU计算资源（如H100, A100），支持函数式计算、Web API部署、大规模模型训练与推理，以及定时批处理任务，实现代码级别的云原生部署。
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分子动力学模拟流程

molecular-dynamics
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本技能提供分子动力学模拟的完整工作流程，涵盖了系统构建、势场定义、能量最小化和平衡化过程。使用OpenMM和MDAnalysis等专业工具，适用于蛋白质结构稳定性分析、药物结合建模及生物物理学研究。
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分子特征提取与机器学习平台

molfeat
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Molfeat是一个全面的Python化学信息学库，旨在处理分子特征化。它集成了100多个预训练和手工设计的特征提取器，将化学结构（如SMILES字符串）高效地转换为用于机器学习的数值特征向量。这对于构建定量结构-活性关系（QSAR）模型、进行虚拟筛选、相似性搜索及深度学习应用至关重要。
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网络图分析与处理

networkx
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NetworkX 是一个强大的 Python 库，用于创建、操作和分析复杂的网络结构和图。它提供了完整的图算法工具集，支持最短路径、中心性计算、社区检测等核心功能，并能处理社会网络、生物网络等多种复杂系统建模，适用于科学研究和系统分析。
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神经信号可复现处理工具箱

neurokit2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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神经像素数据分析工具包

neuropixels-analysis
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这是一个用于分析高密度Neuropixels电生理记录的端到端工具包。它覆盖了完整的电生理工作流程，包括数据加载、预处理、运动漂移校正、先进的尖峰排序（如Kilosort4）、质量指标计算和AI辅助的单位筛选。适用于从原始神经数据到发表级结果的完整分析。
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OMERO显微镜数据集成与自动化

omero-integration
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本技能提供一套全面的框架，用于安全地检查和自动化针对OMERO服务器的复杂显微镜数据工作流。它利用omero-py和BlitzGateway管理元数据、注释、感兴趣区域（ROI）、表格和原始文件。适用于进行范围受限的库存盘点、结构化数据导出/导入规划以及执行受控的写入操作。
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