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基于LLM的假设生成与测试

hypogenic
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Hypogenic是一个高级框架，利用大型语言模型（LLM）对复杂表格数据集进行系统化的假设生成和测试。它支持数据驱动、文献溯源和两者结合的多种模式，能将实证数据洞察与理论知识相结合，尤其适用于欺诈检测、内容分析和预测建模等领域，极大加速科学研究的发现过程。
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LabArchives电子实验记录本API集成

labarchive-integration
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本技能提供全面的LabArchives电子实验记录本（ELN）API集成，支持程序化管理实验记录本。功能包括自动化创建/修改条目、上传各类附件、执行完整备份、生成使用报告，并可与Protocols.io、Jupyter等第三方工具无缝集成，适用于科研流程自动化。
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生物数据谱系湖仓管理系统

lamindb
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LaminDB是一个开源的、原生支持谱系追踪的湖仓，专为复杂的生物学数据集和模型设计。它提供统一的功能，用于查询、追踪数据血缘、验证模式，并确保数据符合FAIR标准。适用于管理多模态基因组数据、追踪计算工作流程（如Nextflow），或构建可靠、可重复的生物信息学数据基础设施。
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生物信息学流程构建与部署

latchbio-integration
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Latch是一个强大的Python框架，专用于构建、部署和管理大规模、可扩展的生物信息学工作流。它支持将复杂的分析流程（如RNA-seq、AlphaFold等）作为无服务器管道运行，并集成了云数据管理和精细化的资源配置（GPU、CPU）。特别适合需要复现性、高可靠性的生物数据分析项目。
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生成专业市场研究报告

market-research-reports
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该技能可生成专业级、篇幅超50页的市场研究报告，风格对标麦肯锡、波士顿咨询等顶级咨询公司。它支持通过研究数据查找进行深度数据分析，涵盖PESTLE、SWOT、波特五力等多种战略分析框架。核心功能包括使用科学示意图生成关键图表（如TAM/SAM/SOM、五力图）和生成高质量视觉内容，最终输出为专业排版的LaTeX/PDF文档，适用于投资决策、战略规划和思想领导力内容输出。
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多格式文件转Markdown

markitdown
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MarkItDown是一款强大的文件转换工具，支持PDF、Word、PPT、图片、音频、表格等超过15种格式。它能将复杂的文档内容提取并转换为结构清晰、对大型语言模型（LLM）极度友好的Markdown格式，是实现多源数据内容结构化和AI应用的关键步骤。
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质谱数据分析与化合物鉴定

matchms
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Matchms是一个开源的Python库，用于全面的质谱数据处理和分析。它支持导入多种格式的谱图，核心功能包括计算谱图相似性得分、进行数据标准化过滤，并帮助用户在代谢组学等领域识别未知化合物。
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Matplotlib：Python科学绘图库

matplotlib
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Matplotlib是Python核心的可视化库，用于创建高度定制化的静态、动态和交互式图表。它支持多种图表类型（如折线图、散点图、热力图、3D图），提供面向对象和pyplot两种接口。适用于科研数据分析、生成高质量出版物图表以及构建复杂的子图布局。
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药物化学分子筛选与过滤

medchem
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Medchem是一个功能强大的Python库，专用于药物发现领域的分子过滤和优先级排序。它支持应用严格的药代动力学规则（如Lipinski、Veber），检测结构警报（PAINS、NIBR），计算复杂性指标，并通过自定义查询语言对化合物库进行多维度分级筛选，适用于先导化合物优化。
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复杂网络与图谱分析

networkx
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NetworkX是Python生态系统中的核心库，用于创建、分析和可视化复杂的网络图谱。它支持处理社会网络、生物网络、交通系统等多种关系结构。用户可以使用它计算最短路径、中心性、社区结构等高级图论算法，并支持多种数据格式的读写，是网络科学研究的必备工具。
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计算病理学全流程分析工具包

pathml
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PathML是一个全面的计算病理学Python工具包，专为全流程病理图像分析设计。它支持加载160多种专有WSI格式，并提供从 stain 归一化、细胞核分割到构建空间图谱等核心功能。特别适用于多重免疫荧光和空间蛋白质组学的深度学习模型训练与大规模生物医学图像分析。
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基因组数据操作与分析

polars-bio
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这是一个基于Polars的高性能基因组数据处理库。它支持核心区间运算（如重叠、合并、互补）以及主流生物信息学文件格式（如VCF、BAM、BED、GFF）的读写。特别适用于处理超大型、无法一次性加载到内存的基因组数据集，支持流式和云端存储I/O。
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