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量子计算电路框架

cirq
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
440
Cirq是Google Quantum AI开源的量子计算框架，用于设计、仿真、优化和运行量子电路。它支持NISQ电路开发、噪声建模以及针对Google、IonQ等多种量子硬件后端进行编译。该框架是进行量子算法研究和硬件测试的专业工具。
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DNAnexus基因组学云平台集成

dnanexus-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个用于在DNAnexus云平台上开发和执行基因组学分析流程的综合工具包。它覆盖了从应用构建、管理大型生物医学数据集（如FASTQ, BAM, VCF）到工作流编排和使用dxpy Python SDK进行程序化交互的全生命周期。
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高性能计算流体模拟框架

fluidsim
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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FluidSim是一个基于Python的高性能计算流体动力学(CFD)模拟框架。它用于解决复杂的流体运动方程，包括二维/三维纳维-斯托克斯方程、浅水方程和分层流等。框架采用伪谱方法和FFT，支持MPI并行计算，提供从参数配置、模拟执行到结果可视化分析的完整工作流。
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金合云实验室：自动化蛋白质研究平台

ginkgo-cloud-lab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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金合云实验室提供远程访问先进的自主实验室基础设施，用户可以在此提交和管理复杂的分子生物学实验方案。它支持多种应用，包括蛋白质表达和纯化（无细胞、大肠杆菌、毕赤酵母）、定量检测（HiBiT、A280、LabChip）、核酸合成（IVT mRNA/circRNA）以及特性分析（热移谱、Echo-MS、SPR）。该平台还集成了AI智能体，用于评估和定价定制工作流程。
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技术设计规范生成器

kiro-spec-design
gotalab/cc-sdd
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本工具用于生成全面、结构化的技术设计规范。它指导用户系统地完成设计流程，涵盖上下文加载、根据功能类型执行深入发现与分析、应用设计原则进行综合，最终生成边界清晰、结构化的技术设计初稿，确保所有需求都与明确的技术组件相对应。
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需求与代码差距分析

kiro-validate-gap
gotalab/cc-sdd
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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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LaTeX学术研究海报制作指南

latex-posters
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本指南全面指导用户使用LaTeX创建专业、高质量的学术研究海报。内容覆盖学术布局、排版和色彩方案的最佳实践。更重要的是，它为AI生成视觉元素提供了严格的指导原则，强调内容极简、高对比度和低密度，确保海报的视觉传达效果达到最佳。
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AI 代理技能管理

manage-skills
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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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
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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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量子机器学习与模拟

pennylane
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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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