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Markdown与Mermaid图表文档编写

markdown-mermaid-writing
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能指导用户使用Markdown和嵌入式Mermaid图表来编写科学和技术文档。它强制将流程图、架构图等以纯文本形式记录，确保图表在Git中可进行干净的差异对比（diff），并能在GitHub、Notion等主流平台上原生渲染，极大地提升了文档的可维护性和协作性。
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Opentrons协议API实验室自动化

opentrons-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
206
用于编写专为Opentrons Flex和OT-2机器人设计的自动化实验室协议。它支持执行复杂的液体处理操作（如吸液、分配、传递），控制多种硬件模块（如恒温器、振荡器），并管理耗材和移液工作流，确保科研和生产流程的无缝自动化。
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科学Python GPU加速优化

optimize-for-gpu
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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此技能旨在将CPU密集型的Python代码转化为高性能的GPU加速代码，利用NVIDIA技术实现科学计算领域的加速。它擅长处理机器学习、物理模拟、地理空间分析和大型数值计算等场景。通过使用CuPy、Numba CUDA和Warp等专业工具，可以实现对NumPy、SciPy等核心库的优化，从而达到数倍到千倍的性能提升。
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基于HTML/CSS的研究海报制作

pptx-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能用于创建基于HTML/CSS的学术研究海报，支持导出为PDF或PPTX格式。它提供现代、响应式的布局，并指导用户生成视觉元素，确保海报内容简洁、文字巨大且高对比度，从而保证从远距离观看时的极佳可读性。
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基因组数据处理与分析

pysam
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Pysam是一个专业的基因组数据处理Python模块。它提供了一个Python接口，用于读写和操作主流基因组格式，包括BAM/CRAM比对文件、VCF/BCF变异文件和FASTA/FASTQ序列。广泛应用于基因组测序分析、变异检测、覆盖度计算以及构建复杂的生物信息学流程。
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Python Zotero文献管理工具

pyzotero
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
313
Pyzotero是一个强大的Python库，用于通过Zotero Web API v3程序化地管理和操作Zotero文献库。它支持文献条目、集合、标签和附件的增删改查，特别适用于构建复杂的科研自动化工作流，进行文献引用导出或批量数据处理。
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React设计系统代码生成器

rayden-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具用于使用指定的Rayden UI组件库和Tailwind CSS，生成符合生产标准的React界面代码。它确保生成的代码严格遵守设计系统规范，涵盖了组件使用、设计令牌、属性校验和布局模式。非常适用于搭建仪表盘、登录表单、数据表格等复杂页面，保证界面美观和一致性。
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RDKit化学信息学分子工具包

rdkit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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RDKit是一个功能强大的开源化学信息学库，提供全面的Python API，用于分子结构分析和操作。它支持读取和写入多种分子格式（如SMILES、SDF），计算理化描述符、指纹图谱，并执行子结构搜索、立体化学分析等。该工具集是药物发现、计算化学和材料科学研究的关键资源。
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预训练模型与AI开发工具

transformers
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
432
这是一个全面的深度学习工具库，提供了数千个预训练模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态等多领域任务。它允许开发者使用Pipeline API进行快速推理，或者使用Trainer API对模型进行定制化微调。适用于构建复杂的、前沿的AI应用和原型系统。
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上下文与Token优化技能

zipai-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个高级技能，用于优化大型语言模型（LLM）的上下文使用。它通过制定严格的规则，实现提示缓存、日志精简、基于抽象语法树（AST）的代码检查和紧凑的数据结构化。适用于需要极高信息密度和迭代开发流程的专业技术场景。
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自动化规格文档生成器

kiro-spec-quick
gotalab/cc-sdd
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该工具提供一个完整的、多阶段的规格文档生成流程，包括初始化、需求分析、设计方案和任务分解。它支持交互式和自动模式运行，能确保生成的内容逻辑连贯。最后还会运行一次最终的完整性检查，确保生成的规格是一份可直接投入开发使用的蓝图。
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软件需求规格生成

kiro-spec-requirements
gotalab/cc-sdd
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该技能用于生成结构化、全面的软件需求规格文档。它从项目上下文、业务规则和技术约束中系统性地聚合信息，确保所有需求都聚焦于用户可观察的行为（做什么），而非实现细节（如何做）。它遵循如 EARS 等标准格式，并内置了严格的评审机制，以保证需求范围的清晰度和完整性。
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