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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。

TileDB VCF 变体存储

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据，支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出，适合群体基因组分析与变异数据库构建。

Zarr 云端数组存储

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Zarr 是一款 Python 工具，支持分块压缩、分片以及 NumPy/Dask/Xarray 兼容，适用于并行 I/O 和可扩展的云端科学计算流程。

Dask 分布式计算

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使用 Dask 实现超内存的 pandas 与 NumPy 并行及分布式计算。适用于大数据集多文件处理、超大 DataFrame/数组运算和非结构化数据清洗，可从单机扩展到集群。

Datamol 化学信息学工具包

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基于 RDKit 的 Python 化学信息学封装库，简化分子解析、标准化、描述符与指纹计算、聚类、3D 构象生成及并行药物发现流程，适合标准分子数据处理。

自主深度研究与报告生成

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

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。

Zarr 分块数组存储

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使用 Zarr-Python 3 存储和处理大规模多维数组，支持分块、压缩与并行 I/O，可通过 fsspec 读写 S3/GCS 等云存储，并兼容 NumPy、Dask 和 Xarray，适用于科学计算流水线。

TileDB-VCF 基因组变异存储

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

基于 TileDB 稀疏数组的基因组变异数据存储与查询工具，支持 VCF/BCF 并行摄入、增量添加样本、按基因组区域并行查询及数据导出，适用于群体基因组学与队列研究。

Polars：高性能数据分析框架

sickn33/antigravity-awesome-skills

Polars是一个专为Python和Rust构建的超高性能DataFrame库。它基于Apache Arrow，支持惰性求值（Lazy Evaluation）和并行计算，非常适合构建数据抽取、转换和加载（ETL）管道。它能够高效处理大型数据集，是需要超越Pandas性能瓶颈的数据分析和转换的最佳选择。

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