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量子电路模拟与编程框架

cirq
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
129
Cirq是Google Quantum AI开发的开源Python框架，用于设计、模拟和运行量子电路。它支持多种硬件后端，并提供了完整的噪声模型、电路优化和参数化实验功能，是进行NISQ设备开发和高级量子计算研究的理想工具。
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分子化学信息学工具包

datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
194
Datamol是一个轻量级的Python化学信息学工具包，是对RDKit的简化封装。它提供了强大的分子结构标准化、理化描述符计算、指纹图谱生成、3D构象分析以及多格式（SMILES, SDF等）的读写能力。特别适用于药物发现和化学数据集的批量处理，支持并行计算和云端存储，极大地简化了分子计算流程。
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需求与代码差距分析

kiro-validate-gap
gotalab/cc-sdd
493
本工具旨在分析新功能需求与现有代码库之间的实现差距。它通过对比批准的需求文档、现有架构和系统上下文，帮助用户清晰识别出系统缺失的能力、潜在的集成挑战以及需要补充的研究点。最终输出详细的分析报告，提出多种可行的实现方案，为后续的设计和开发阶段提供坚实的依据。
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LabArchives电子实验记录本API集成

labarchive-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
468
此技能提供与LabArchives电子实验记录本（ELN）的全面API集成，用于自动化复杂的科学研究流程。核心功能包括笔记本管理、条目创建、附件上传、数据备份和生成详细的站点报告。适用于科研数据管理和与外部工具的集成。
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使用LaTeX创建专业科研海报

latex-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
338
本技能旨在指导用户使用LaTeX创建专业、高质量的科研海报。内容涵盖了使用beamerposter等LaTeX工具包进行排版设计、字体和视觉传达的最佳实践。同时，提供了关键的AI绘图提示词指南，确保生成的图表具备极高的可读性和简洁性，符合学术会议的展示要求。
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AI 代理技能管理

manage-skills
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
498
通过命令行统一管理 Cursor、Claude 等 11 个工具的技能与规则，支持创建、复制、移动、启用/禁用、搜索、跨工具转换以及全局与项目作用域覆盖操作。
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Markdown与Mermaid图表编写

markdown-mermaid-writing
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
87
该技能提供了一套完整的科学、技术和分析文档编写标准。它强制使用嵌入Markdown的Mermaid图表作为文档的规范格式。这种基于文本的方法确保了所有图表都具备版本控制能力、极高的可编辑性，并且易于AI解析，是编写报告、架构图和流程图的首选标准。
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Opentrons协议API实验室自动化

opentrons-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
63
本技能提供Opentrons官方协议API v2，用于为Flex和OT-2机器人编写自动化实验协议。支持Python编程，可精确控制液体处理（吸液、分液、移液），管理温度、磁力等硬件模块，是开发高通量、可重复科学工作流的必备工具。
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基于HTML/CSS的科研海报制作

pptx-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
407
本技能使用HTML和CSS创建专业的科研海报。生成的海报可导出为PDF或转换为PPTX格式。它提供现代、响应式的网络设计，便于整合AI生成的科学示意图，适用于学术会议和展示，特别适合需要Web展示或PPTX格式的用户。
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Protocols.io科学协议管理集成

protocolsio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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提供完整的protocols.io API v3编程接口，用于科学协议的完整生命周期管理。可用于协议的发现、协作开发、步骤编辑、文件上传、实验记录和工作空间组织。适用于生物信息学、学术研究工具和科学文献自动化流程。
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实验室自动化控制框架

pylabrobot
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyLabRobot是一个纯Python、厂商无关的SDK，用于控制复杂的自主实验室工作流。它提供统一的接口，管理包括液体处理机器人（如Hamilton、Opentrons、Tecan）、酶标仪、泵、培养箱和离心机等多样化设备。适用于构建可重复的实验协议、模拟实验流程以及进行多厂商环境下的资源管理。
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多目标优化框架

pymoo
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Pymoo是一个强大的Python优化框架，专注于解决具有多个相互冲突目标的优化问题。它集成了NSGA-II、NSGA-III等先进的进化算法，能够高效地寻找帕累托最优解集（Pareto fronts），帮助用户分析不同目标之间的取舍关系（Trade-offs）。适用于工程设计、科学研究和复杂约束优化场景。
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