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检测加密货币套利机会

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具能够实时检测跨中心化交易所（CEX）、去中心化交易所（DEX）和跨链市场中的套利机会。它聚合价格数据，计算交易费用后的净利润，并识别包括直接、三角和跨链在内的各种套利路径。适用于需要监控市场效率和利用价格差异的量化交易者。

PyDESeq2 差异表达分析

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PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。

单细胞生成建模工具集

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基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。

食物营养数据库查询与分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供全面的营养食物数据库查询、比较和计算功能。支持根据食物名称、营养指标（如高蛋白、低GI）进行模糊搜索，并能根据份量、烹饪影响等进行精确营养计算。适用于进行专业化的膳食计划、营养分析，或对比不同食物的宏微量营养差异。

财务分析师智能技能

alirezarezvani/claude-skills

这是一个为战略决策设计的专业级财务分析智能技能。它集成了比率分析、现金流折现（DCF）估值、预算差异分析和滚动预测等功能，使用了四个标准Python库，帮助用户进行全面的财务建模和分析。

RNA-seq差异基因表达分析

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PyDESeq2是用于分析批量RNA-seq原始计数数据的差异基因表达分析工具。它提供了一个完整的生物信息学工作流，支持多因素设计、归一化处理、离散度收缩和统计检验（包括FDR校正）。它能够帮助用户将传统的R语言DESeq2工作流程平稳、高效地迁移到Python环境中。

单细胞组学深度生成模型

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scvi-tools是一个全面的Python框架，利用深度生成模型和变分推断技术，用于分析单细胞数据的多模态组学数据。它特别适用于进行概率性的批次效应校正、多组学数据整合以及带有不确定性的差异表达分析，支持RNA-seq、ATAC-seq和多组学数据。

大规模RNA-seq差异表达分析

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本技能是一个端到端的管线编排器，用于完成大规模RNA-seq的差异表达分析。它指导用户从原始FASTQ数据开始，依次经过质量控制、数据修剪、比对定量、生成基因计数矩阵，最终进行差异表达分析和通路富集。旨在确保整个生物信息学流程的完整性、可复现性和统计学可靠性。

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