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高级数据科学专家

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供从数据探索到模型部署的高级分析、机器学习与统计建模指导，帮助实现可落地的商业洞察。

预测生成器助手

forecast-generator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动激活的预测生成器技能，涵盖 SQL、数据可视化、统计建模与商业智能流程，提供最佳实践指导、示例代码与结果校验，适用于数据分析需求。

回归分析助手

performing-regression-analysis

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使用 regression-analysis-tool 插件执行回归建模，分析数据、构建线性或多项式模型、验证效果并输出性能指标，帮助用户预测结果或探索变量关系。

自动化数据预处理

preprocessing-data-with-automated-pipelines

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能引导Claude通过自动化数据流水线完成清洗、校验与转换，结合ETL、容错与质量报告，保障数据可供后续分析与建模使用。

量化交易分析助手

sickn33/antigravity-awesome-skills

辅助量化分析师完成算法策略设计、回测、风险指标计算与组合优化，强调数据清洗、稳健测试和可验证输出，适用于金融建模与交易研究流程。

COBRApy 代谢建模工具

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COBRApy 是用于约束代谢模型重建与分析的 Python 库，涵盖模型导入导出、FBA/FVA、基因与反应敲除、通量采样与生产包络分析，适合系统生物学与代谢工程研究。

分子机器学习工具集

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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。

PyMC 贝叶斯建模

pymc-bayesian-modeling

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使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型，涵盖数据准备、MCMC（NUTS）或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断，适合不确定性评估。

Python 生存分析工具集

scikit-survival

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基于 scikit-survival 的完整生存分析指南，涵盖删失数据处理、Cox/集成/SVM 模型构建以及 C 统计量、时间依赖 AUC、Brier 得分等评估，适用于临床和可靠性领域的时间事件建模。

单细胞生成建模工具

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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。

Statsmodels统计建模与计量

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Statsmodels 提供 Python 环境下的回归、GLM、混合效应和时间序列模型，配套假设检测、残差分析、模型比较与预测，适合计量经济与科研级推断需求。

地理空间科学宝典

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GeoMaster 提供涵盖遥感、GIS、空间统计与机器学习的全链地理空间科学能力，支持卫星影像、点云、STAC与云原生流程，并配备 500+ 示例，适用于地表监测、流域建模等任务。

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