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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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量子机器学习与模拟

pennylane
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
494
PennyLane是一个通用的、与硬件无关的量子计算框架。它支持为量子电路进行自动微分，并用于构建混合量子-经典模型。该工具广泛应用于量子机器学习（如变分分类器）、量子化学模拟（如VQE）和各种变分算法，确保了跨主流量子硬件平台的高兼容性和可移植性。
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基于HTML/CSS的研究海报制作

pptx-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
384
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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通用实验室自动化编程框架

pylabrobot
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
318
PyLabRobot是一个厂商无关的纯Python开发套件，用于控制复杂的自主实验室工作流。它提供了一个统一的接口，用于管理各种设备，如液体处理机器人、板式读数仪、泵和温控设备。可用于模拟、开发和运行可重复性的多设备实验流程。
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Python多目标优化框架

pymoo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
297
这是一个全面的Python框架，用于解决单目标和多目标优化问题。它集成了先进的进化算法（如NSGA-II、NSGA-III），专门用于计算和分析多目标下的帕累托前沿。该工具广泛应用于工程设计和科学领域，用于分析多重相互冲突目标之间的权衡关系。
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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
78
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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shadcn/ui组件集成指南

shadcn-ui
google-labs-code/stitch-skills
56
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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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
442
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
436
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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