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Vaex 大规模数据处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Vaex 是一款高性能 Python 库，利用延迟计算和磁盘外表格，能在内存不足时处理数十亿行数据，适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。

系统发生树重建与分析工具包

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

这是一个完整的系统发生学分析流程，用于重建生物序列（基因、蛋白质）的进化关系。流程涵盖了从多序列比对（MAFFT）到最大似然树构建（IQ-TREE 2），再到可视化和分析（ETE3）的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。

数据可视化工具

data-visualization

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供图表、地图和仪表盘等方式，将数据转化为清晰洞察，便于团队共享。

PyGraphistry 图可视化器

sickn33/antigravity-awesome-skills

PyGraphistry 是 Graphistry 提供的 Python 接口，借助 GPU 加速绘制百万节点/边的关系图，可交互分析异常和关联，提升数据探索效率。

Umap 可视化工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

Umap 提供一致性流形近似的降维与可视化能力，适合从复杂高维数据中提取结构，在 2D/3D 布局中探索嵌入关系。

Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio

sickn33/antigravity-awesome-skills

Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。

Plotly 交互式可视化

sickn33/antigravity-awesome-skills

Plotly 让 Python 用户通过 40+ 图表类型快速构建带悬浮提示、缩放、交互控件的图表，适合探索性分析、仪表板和演示展示。

自动化图表可视化

chart-visualization

bytedance/deer-flow

通过解析用户数据、从 26 种图表中智能选型、依据参考规范抽取参数，再调用 Node.js 脚本生成图表图片，最终返回图像链接和完整调用参数。

Power BI 报表可视化设计

power-bi-report-design-consultation

github/awesome-copilot

提供 Power BI 报表可视化与体验咨询，从业务和数据需求出发，精准选图、布局、配色、排版与交互策略，帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。

NGS 数据可视化利器

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deepTools 提供命令行 Python 工具链，可将 BAM 转为标准化覆盖、完成 QC（指纹、相关、PCA）、比对样本，并绘制 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 的热图与轮廓等可视化，支持常见流程模板。

系统发育树工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

一个用于系统发育树分析的套件，支持树结构操作、进化事件检测、NCBI分类学集成以及 PDF/SVG 等可视化，适合系统发育组学与基因家族研究。

科学数据探索分析

exploratory-data-analysis

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

自动识别 200+ 科学数据格式，提取元数据、评估数据质量、推荐可视化方案，并生成 Markdown 报告，帮助科研人员在后续分析前全面把握数据结构与特征。

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