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Hugging Face 数据集查询与分析

hugging-face-dataset-viewer
sickn33/antigravity-awesome-skills
332
用于对Hugging Face上的数据集进行全面的只读探索、查询和分析。它通过数据集查看器API支持列出数据分割、预览行数据、按文本搜索或过滤记录，并获取数据集的统计信息和Parquet链接。此外，还支持使用SQL（通过parquetlens）进行复杂的深层数据查询和导出，支持CSV、JSON和Parquet格式。
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PyGraphistry 图可视化器

pygraphistry
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
PyGraphistry 是 Graphistry 提供的 Python 接口，借助 GPU 加速绘制百万节点/边的关系图，可交互分析异常和关联，提升数据探索效率。
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Umap 可视化工具

umap
sickn33/antigravity-awesome-skills
379
Umap 提供一致性流形近似的降维与可视化能力，适合从复杂高维数据中提取结构，在 2D/3D 布局中探索嵌入关系。
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Python交互式可视化绘图库

plotly
sickn33/antigravity-awesome-skills
429
Plotly是一个功能强大的Python绘图库，用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型，涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析，或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。
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数据分析助手

data-analysis
bytedance/deer-flow
75
通过 DuckDB 处理 Excel/CSV 上传数据，自动识别表结构、运行 SQL、生成统计摘要并导出 CSV/JSON/Markdown，便于开展结构化数据探索。
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综合科学数据探索分析

exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
431
这是一个用于进行全面的科学数据探索性分析（EDA）的工具。它可以处理超过200种科学数据格式，涵盖生物信息学、化学、显微镜和光谱学等多个领域。它能自动识别文件类型，评估数据质量，并生成详细的markdown报告，帮助用户理解复杂科学数据集的结构和适用分析方法。
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基因组数据查询与分析工具

gget
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
224
gget是一个强大的生物信息学工具包，提供统一的接口访问超过20个基因组数据库。它支持基因搜索、检索参考基因组、获取序列数据和进行BLAST比对等高级功能。适用于基因组学研究人员进行基因组数据的快速查询、初步分析和交互式探索。
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基于LLM的假设生成与测试

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
441
Hypogenic是一个用于加速科学发现的框架，它能自动化地在复杂表格数据集上生成和测试假设。该工具支持数据驱动（HypoGeniC）、文献深度整合（HypoRefine）以及两者结合（Union）三种模式。适用于需要系统性探索多个理论和模式的领域，如欺骗检测、内容分析和预测建模，极大地提升了科研效率。
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单细胞基因组学分析流程

scanpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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提供一套完整的单细胞转录组数据分析管线。可用于执行从质量控制、数据标准化、到降维分析（如PCA、UMAP、t-SNE）、聚类识别和标记基因发现的全部流程，是进行探索性单细胞基因组学研究的关键工具。
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科学头脑风暴伙伴

scientific-brainstorming
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个专业的科学头脑风暴工具，专为研究初期规划设计。它可以充当思想伙伴，帮助用户生成新颖的假设，探索跨学科的联系，质疑现有假设，并识别研究空白。适用于需要创意激发和解决复杂科学问题的场景。
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Seaborn统计可视化库

seaborn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
379
Seaborn是基于Matplotlib的高级Python可视化库，专为创建统计学意义和出版质量的图表而设计。它简化了多变量数据的探索过程，提供了绘制分布、关系和比较（如箱线图、热图、小提琴图）的专业函数。适用于数据分析、数据可视化和统计模型探索。
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数据分析与洞察生成

data-analyst
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
492
本助手是专为产品经理设计的数据分析伙伴。它能够帮助用户进行深度的数据探索、撰写复杂的SQL查询，分析关键指标，并结构化地输出发现、解读、局限性和后续建议。适用于需要从复杂数据集中提取可操作的商业洞察，支持产品决策制定。
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