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Datamol化学信息工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。

分布式大数据计算框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Dask是一个强大的Python库，用于处理超出内存限制或需要跨多机并行计算的大型数据集。它可以扩展传统的pandas和NumPy操作（DataFrame/Array），并处理非结构化数据（Bags）。适用于大规模数据抽取、转换、加载（ETL）、数据分析和分布式机器学习任务。

自主深度研究与报告生成

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这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。

计算流体动力学模拟框架

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FluidSim是一个高性能、面向对象的Python流体力学（CFD）模拟框架。它提供了多种物理方程的求解器，包括2D/3D纳维-斯托克斯方程、浅水和分层流。该框架利用伪谱方法和FFT加速，支持MPI并行计算，适用于分析湍流、地质流体和各类流体动力学过程，并具备完整的后处理和可视化功能。

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