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Aeon时间序列机器学习

aeon
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
489
Aeon 是一个与 scikit-learn 兼容的 Python 时间序列机器学习工具包，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割和相似性搜索等任务，提供专门算法并支持单变量和多变量时序分析。
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ETE4 系统发育树工具包

etetoolkit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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使用 ETE 4 分析、编辑、比较、注释和可视化系统发育树：支持 Newick/Nexus 读写、定根与修剪、Robinson-Foulds 拓扑比较、基因树进化事件推断、NCBI/GTDB 分类学查询以及 SmartView 交互渲染与出版级出图。
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Medchem 化合物筛选

medchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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基于 Python 的药物化学分子筛选工具，用于化合物库的分类与优先级排序。支持类药性规则（Lipinski、Veber、CNS）、结构警示目录（PAINS、NIBR、ChEMBL）、复杂度指标、官能团检测及查询语言，适用于大规模分子筛选与命中到先导化合物优化。
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异步语音转录与智能分析

assemblyai-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
447
基于AssemblyAI的综合异步转录工作流，用于处理音频或视频文件。该功能提供强大的音频智能分析能力，包括说话人分离（Diarization）、情感分析、实体识别、内容安全审核、话题分类和敏感个人信息（PII）脱敏。适用于会议记录、访谈和大规模语音内容处理场景。
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社交媒体缺陷报告聚类

bug-clustering
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
384
该技能是内部流程，用于处理原始的X/Twitter帖子，将其转化为结构化的缺陷报告。其流程包括解析、内容去重、PII脱敏、可靠性评分和分类，最终利用签名算法将相关的缺陷报告进行聚类。适用于大规模社交媒体缺陷工单的高效分流与分析。
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Azure Backup 遥测报告

azurebackup-telemetry-report
microsoft/mcp
330
为 Azure Backup MCP 工具生成每周遥测报告和客户采用率报告。通过 KQL 查询将错误分类为客户问题/Azure 服务问题/MCP 工具缺陷，跨集群联接识别客户，对比周环比指标，关联合并的 PR，最终生成兼容 Outlook 的 HTML 报告。
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生成每日预印本研究摘要PPT

meta-arxiv-daily-digest-deck
opensquilla/opensquilla
398
这是一个元技能，用于抓取选定学科分类的arXiv顶尖论文。它能为每篇论文生成结构化的摘要，并将这些摘要渲染成一份专业的PPTX演示文稿（每篇论文占一页）。最后，它还将完整的摘要内容持久化到长期记忆中，非常适合作为每日的学术研究'晨间简报'。
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知识库快速构建与索引

meta-knowledge-base-bootstrap
opensquilla/opensquilla
493
这是一个元技能，用于从任何单一的种子源（如URL、PDF、Git仓库或纯文本）快速构建和启动一个领域知识库。它能自动完成四步流程：首先分类源类型，然后使用多引擎摄取内容，将摘要写入内存，最后生成结构化的Excel索引，确保信息可检索、可索引。
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数据仓库存储成本分析

monte-carlo-storage-cost-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
383
该技能用于分析数据仓库，识别存储成本过高、处于闲置、冗余或过时的表。它能对数据资产进行浪费模式分类和安全等级评估，帮助用户找出可安全清理或归档的表，从而有效降低存储费用并优化数据治理结构。
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检测物联网遥测异常

iot-anomalies
ruvnet/ruflo
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该工具用于检测和分类物联网设备的遥测数据异常。它通过Z-score异常检测方法，识别出尖峰、漂移、平稳等多种异常模式。适用于调查设备报告的异常指标，或在进行固件升级前对设备健康状况进行预警和评估。
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市场蜡烛图形态识别与分类

market-pattern
ruvnet/ruflo
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用于扫描和分析已获取的OHLCV市场数据，自动检测并分类各类蜡烛图形态，如十字星、吞没形态和头肩顶等。它能为每个形态分配类型（反转/延续）、趋势方向以及可靠性评分。这是进行技术分析、预测市场转折点的重要工具。
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市场环境检测与策略推荐

trader-regime
ruvnet/ruflo
336
该工具利用神经模型检测当前的市场环境（牛市、熊市、震荡或波动），提供准确的市场结构分类和推荐的交易策略。适用于进行市场条件分析、交易策略制定或准备回测分析。
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