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癌症影像数据访问

imaging-data-commons
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
104
通过 idc-index 查询并下载 NCI Imaging Data Commons 的公开癌症影像数据，按元数据筛选、获取 DICOM 文件、浏览序列并确认许可，方便 AI 训练与科研使用。
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PDB结构浏览器

pdb-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
130
通过 RCSB PDB 搜索蛋白或核酸结构、下载 PDB/mmCIF/Binary 坐标文件、获取实验元数据并批量处理，为药物发现、蛋白工程和结构生物学提供数据支撑。
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DICOM 医疗影像工具

pydicom
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
272
Pydicom 提供 Python 接口，方便读取、写入和修改 DICOM 医疗影像文件，支持像素提取、元数据管理、匿名化、格式转换以及与 PACS 流程的集成，适用于医学影像分析和放射科应用。
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学术论文搜索与下载

arxiv
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
64
一个全面的学术论文处理工具，可根据主题或ID在arXiv上搜索、下载学术论文。它能提取详细元数据（包括摘要、作者、分类），并支持将PDF文件保存到本地库，是研究人员和学生高效获取科学文献的理想助手。
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网络C2信标检测与溯源

hunting-for-command-and-control-beaconing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
453
本技能旨在通过分析网络流量日志（如DNS、代理和连接元数据），利用频率分析、抖动检测和信誉评分等技术，主动识别网络中被攻陷的设备，从而检测出与攻击者C2基础设施的周期性、恶意通信行为。适用于安全威胁狩猎和事件响应场景。
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Foremost文件数据提取与恢复

performing-file-carving-with-foremost
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
该指南详细介绍了使用Foremost和Scalpel等工具进行高级数字取证文件提取（File Carving）。通过分析文件头尾签名，它能够在文件系统元数据丢失或损坏的情况下，从原始磁盘镜像或未分配空间中恢复特定的文件类型（如图片、文档等），是进行证据提取的关键技术。
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学术期刊论文检索

semantic-scholar
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
128
本技能通过语义学者API搜索大型学术数据库（如IEEE、ACM、Springer）中的已发表论文。它专注于提供经过同行评审的期刊和会议论文，并能提供完整的引用次数、出版物类型和详细的元数据，是查找经过验证的正式学术文献的最佳选择。
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元数据和日志推送到Monte Carlo

monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产（包括元数据、数据血缘和查询日志），并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景，例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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AnnData：单细胞注释数据结构

anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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AnnData是一个用于处理单细胞和多组学数据的Python核心库。它提供了一个高效的数据结构，用于存储带有丰富元数据的矩阵（X）、观测值信息（obs）和变量信息（var）。该技能支持读取、写入和操作h5ad、zarr等格式的大型数据集，是进行单细胞数据分析、数据子集选择和数据集拼接的标准框架。
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科学论文结构化数据搜索

bgpt-paper-search
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本工具适用于系统性文献综述和元分析。它能够搜索科学论文，并从全文中提取高度结构化的实验数据，远超传统摘要的限制。可获取包括方法、定量结果、样本量、质量得分和结论在内的25个以上字段，实现全面的证据综合。
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流式细胞术FCS文件解析

flowio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
221
FlowIO是一个用于处理流式细胞术标准文件（FCS）的专业Python库。它能够高效解析FCS文件的复杂元数据，将事件数据提取为NumPy数组，并支持处理各种通道类型（如散射光、荧光等）。该工具是进行流式细胞数据预处理和构建数据分析管道的理想选择。
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基因组区间机器学习工具箱

geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Geniml是一个用于在基因组区间数据（BED文件）上进行机器学习分析的Python工具包。它提供了一系列先进的无监督方法，用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据的嵌入表示。核心功能包括Region2Vec、BEDspace、scEmbed等，支持构建共识峰集（Universe），可用于基因组学研究中的聚类和特征提取。
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