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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化迁移学习流程，根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出，快速将预训练模型适配到新任务或数据集，提升性能与效率。

生产级机器学习流程

Jeffallan/claude-skills

打造生产级机器学习流水线，包括实验跟踪、特征平台、DAG 编排与自动重训练，在 MLflow、Kubeflow、Airflow、Feast 等工具协助下实现数据版本管理、超参调优和模型部署。

生物Python分子工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Biopython 是一套完整的 Python 分子生物工具，支持序列操作、文件格式转换、NCBI 接入、BLAST 自动化、结构解析与系统发育分析，适合构建生物信息流程与批量任务。

分子机器学习工具集

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

DeepChem 是一个用于分子机器学习的 Python 库，提供数据加载、特征化、切分和建模功能，方便快速构建分子属性预测、MoleculeNet 基准测试以及药物发现和材料设计流程。

PyOpenMS 质谱分析平台

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

PyOpenMS 通过 Python 接口调用 OpenMS，面向蛋白质组和代谢组全流程，从文件读写、信号处理、特征检测到鉴定定量，并可与 pandas/可视化工具整合。

单细胞生成建模工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供基于 PyTorch 的概率生成模型，面向单细胞 RNA、ATAC、空间与多模态数据，自动校正批次效应、支持不确定性差异分析，便于与 scanpy 流程对接。

InterPro蛋白注释工具

interpro-database

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 InterPro REST API 与 Python 示例快速查询蛋白家族、结构域、功能位点等信息，支持功能预测、结构域组合分析以及 GO 注释，服务于蛋白组注释或进化研究流程。

系统发育分析流程

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

使用MAFFT、IQ-TREE 2、FastTree等工具完成对齐、进化树构建与可视化，适用于微生物、病毒、蛋白家族等的系统发育与分子钟分析。

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