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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。

高级分子控制

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

RDKit 是 Python 化学信息学库，支持读取/写入分子、描述符计算、指纹、子结构搜索、反应变换与 2D/3D 可视化，适合药物发现与计算化学研究。

风险建模

sickn33/antigravity-awesome-skills

风险建模相关技能简介，描述用于量化潜在损失、辅助场景分析并支持制定风险缓解策略的流程。

学术论文术语精准翻译

paper-term-translation

EverMind-AI/EverOS

当研究问题使用口语化或笼统的描述时，本功能能够将其转化为标准、精准的学术术语。它帮助用户识别并提供多个同义词候选，从而提高论文搜索的精确度。通过优化搜索关键词，结合数值和时间约束，确保检索结果高度相关，高效定位关键学术文献。

Python分子化学信息学工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Datamol是一个基于RDKit的Python化学信息学工具库，它提供了一个简化的、Python化的抽象层，使复杂的分子操作变得易于使用。它支持SMILES解析、结构标准化、分子描述符计算、3D构象生成和高效批处理，非常适合在药物发现和化学研究流程中处理分子数据。

统计学与数据分析导师

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24kchengYe/human-skill-tree

本导师旨在培养用户深层次的统计学思维能力。它覆盖了数据分析的完整流程，包括描述性统计、数据可视化、假设检验和回归建模。强调理解统计方法背后的逻辑和原理，而非机械地套用公式。适用于所有使用Python, R, SPSS等工具进行数据分析的学习者。

文档到数学问题规范提取

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个高级技能，用于将叙述性的技术文档、研究论文节选或自然语言问题描述，系统地转化为结构化的数学问题规范（MPS）。它能够精确提取变量、约束条件、优化目标和不确定性参数，并严格遵循零推理协议，确保所有输出内容均有原文证据支撑，适用于工程和数据科学领域的模型构建。

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