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系统发育树工具包

K-Dense-AI/claude-scientific-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。

GeoMaster地球观测套件

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

GeoMaster 提供遥感、GIS、空间分析与机器学习的全面能力，支持卫星影像、矢量/栅格处理、点云、地形与水文建模，并兼容云原生流程，适用于各类地球观测与地理计算任务。

DeepTools 高通量测序分析工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

DeepTools 是一套用于处理和分析高通量测序数据的 Python 命令行工具套件。它支持质量控制、数据归一化、样本比较以及生成 ChIP-seq、RNA-seq 和 ATAC-seq 实验的出版级可视化图表。主要功能包括 BAM 转 bigWig、评估测序深度、生成基因组特征周围的热图及相关性分析。适用于需要基因组数据处理和可视化的生物信息学工作流。

计量经济学稳健性检验套件

imfer-robustness

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

该工具包用于国际宏观经济学研究，用于系统性地检验核心估计值是否稳健，从而证明研究结论不依赖于特定的假设、样本选择或模型设定。它涵盖了排除单个国家、调整样本时间窗口、控制全球冲击等关键的稳健性检验，是撰写高水平学术论文的必备工具。

空间稳健性检验套件

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本套件提供了一套全面的空间稳健性检验方法论。它帮助研究者系统性地测试空间估计结果是否受限于空间尺度、边界设定、MAUP（可修改面积单位问题）、空间排序或溢出效应等方法论选择。适用于提交至顶级学术期刊的论文，用以证明空间关系的可靠性和说服力。

经济学实证稳健性检验套件

restat-robustness

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本套件提供了一套严谨的学术研究方法论框架，用于系统性地检验核心估计结果的稳健性。它要求研究结果必须在规范设定、样本选择、测量、识别和推断等五个关键维度上经受住怀疑的考验，旨在确保研究结论的可靠性和可信度。

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