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AI网页工件构建器

web-artifacts-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
190
该工具提供了一个完整的流程，用于为AI平台构建强大的、自包含的前端工件。它基于React和TypeScript栈，支持使用Vite和Tailwind CSS开发复杂的用户界面。核心功能是将整个应用打包成一个单一的HTML文件，使其易于在AI对话中作为工件分享和预览。
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Adaptyv 蛋白质实验平台

adaptyv
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
212
引导如何使用 Adaptyv Bio Foundry API 与 Python SDK 设计蛋白实验、提交序列、自动化流程，并获取 BLI/SPR 与热稳定性等检测结果，适合需要采集实验数据的开发者与科研人员。
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智能代理行动审计

agentic-actions-auditor
trailofbits/skills
187
审计调用AI编码代理的GitHub Actions工作流，识别提示注入、沙箱配置与环境变量等路径中的受攻击者可控输入，帮助评估CI/CD流水线安全并防止代理能力滥用。
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注释数据矩阵

anndata
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
451
AnnData 提供面向单细胞和注释数据的 Python 容器，支持在一个对象里管理数据矩阵与多维元数据，读取/写入 h5ad/zarr/loom/10X 等格式，并与 scverse 工具配合执行大规模分析。
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Benchling 实验室集成套件

benchling-integration
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
266
通过 Benchling SDK/REST 管理 DNA/RNA/蛋白等注册实体、库存、ELN、流程与数据仓库查询，实现实验室数据同步与自动化。
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Biopython分子生物工具包

biopython
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
303
Biopython 提供序列操作、数据库访问、BLAST 自动化、结构生物信息和系统发育等功能，适合用于编写定制流水线和批量处理的计算分子生物学任务。
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Dask 大数据并行处理

dask
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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Dask 是 Python 库，通过并行化 DataFrame、Array、Bag 以及自定义任务，把 pandas/NumPy 工作流扩展到超出内存的规模，可在多核或集群上完成 ETL、日志处理和分布式 ML。
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EDGAR 数据提取器

edgartools
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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基于 Python 的库，访问并解析 SEC EDGAR 报送文件，提取 XBRL 财务表、Form4、13F 等结构化数据，支持 10-K/10-Q/8-K/DEF14A 等多种申报分析与公司筛选。
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FluidSim 计算流体框架

fluidsim
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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FluidSim 是基于 Python 的高性能计算流体力学框架，提供 Navier-Stokes、浅水与分层流的伪谱求解器，集成 FFT、MPI 及输出分析/可视化，适用于湍流、涡旋与地球流体模拟。
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LabArchives 实验笔记本集成

labarchive-integration
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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通过 LabArchives API 自动化管理电子实验笔记本，包括凭证配置、条目/附件操作、备份、报表和 Protocols.io/Jupyter/REDCap 等集成，助力科研数据工作流。
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Latch 生物信息工作流

latchbio-integration
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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LatchBio Integration 提供 Python 为核心的服务器化生物信息流程构建与部署能力，涵盖装饰器任务、LatchFile/Dir 云存储、GPU 资源调优，以及与 Nextflow/Snakemake 等管道的互通，适合 RNA-seq、AlphaFold 等分析场景。
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Markdown与Mermaid文档规范

markdown-mermaid-writing
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
313
将 Markdown 与 Mermaid 设为科研与技术文档的默认格式，涵盖 24 种图表参考与 9 个模板，确保报告、分析或说明既可版本控制，又可直接渲染。
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