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LaminDB 生物数据管理

lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
350
LaminDB 是一个开源的、原生谱系的数据湖，专为生物数据集和模型设计。它支持数据的查询、追踪、验证和 FAIR 合规性，兼容多种存储格式。用户可追踪计算工作流，通过 Bionty 进行本体注释，管理单细胞测序等生物数据，确保可复现性和团队协作。
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PathML 计算病理学工作流

pathml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
359
使用 PathML 在本地开展计算病理学研究：加载与切分全切片图像、构建预处理与质控流水线、管理 h5path 数据、量化多重免疫荧光图像、构建空间图并规划有界的模型推理。
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零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
387
利用 Google TimesFM 基础模型进行零样本单变量时间序列预测，无需训练自定义模型。支持销售、传感器及天气数据，提供点预测和预测区间。包含运行前系统检查，确保内存和 GPU 资源充足以防崩溃。
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标注数据管理工具

annotation-data
SharpAI/DeepCamera
219
本工具用于管理和处理标注数据集，提供完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能，支持标签管理和数据导出。核心功能包括支持COCO格式导出和Kaggle平台上传，旨在简化AI模型开发的数据处理流程，提升效率。
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Bright Data爬虫成本优化与管理

brightdata-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
221
本技能旨在帮助用户优化 Bright Data 的爬取服务成本。提供了详细的成本估算模型、缓存策略和使用量监控代码，指导用户在进行大规模网络数据采集时，选择最合适的产品和最佳的预算管理方案。
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ClickHouse数据模型设计

clickhouse-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本指南详细介绍了ClickHouse的高性能数据建模最佳实践。内容涵盖了如何根据业务场景选择合适的MergeTree引擎，如何设计ORDER BY键以优化查询速度，以及如何利用分区（Partitioning）管理大规模数据，适用于构建数据仓库和分析系统。
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派兰蒂尔基金会最佳实践架构

palantir-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
199
本指南提供了一套全面的Palantir Foundry参考架构，用于指导构建生产级的企业级数据应用。它详细涵盖了从原始数据摄取、数据清洗、模型构建到最终本体模型（Ontology）的完整数据流转过程，并提供了项目布局、外部API集成和多层安全机制的最佳实践，适用于规划和优化复杂的数据基础设施。
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论文数据真实性验证

paper-claim-audit
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
339
零上下文验证论文中的每个数字、比较和范围声明是否与原始结果文件匹配。使用新鲜跨模型审查员防止确认偏差，确保论文与证据的一致性。检查数字膨胀、最佳种子挑选、配置不匹配、聚合错误、增量计算错误、图注表格不匹配和范围过度声明等问题。
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向量数据库搜索质量诊断

qdrant-search-quality-diagnosis
github/awesome-copilot
391
本指南系统性地提供了诊断和优化向量数据库搜索质量的流程。它指导用户解决召回率低、近似搜索性能下降、嵌入模型选择不当等核心问题。内容涵盖HNSW参数调优、量化处理、过滤策略（如ACORN）以及如何建立准确的性能基线，确保RAG和语义搜索管道的可靠性。
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Snowflake架构蓝图指南

snowflake-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
本技能提供了一套全面的Snowflake架构蓝图指南。它涵盖了从传统数据仓库到结合Iceberg的湖仓模型、去中心化的数据网格（Data Mesh）以及高级数据共享和Snowpark模式，帮助用户根据组织规模和需求选择和实施最佳的数据平台架构。
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Bilig工作簿：自动化表格计算

bilig-workpaper
sickn33/antigravity-awesome-skills
95
这是一个代码驱动的电子表格运行时，允许智能体通过API而非依赖UI来处理复杂的表格业务逻辑和公式计算。它适用于报价计算器、预算模型、数据验证等场景，旨在用确定性的工具调用取代脆弱的界面自动化，确保计算过程的可靠性。
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文档到数学问题规范提取

doc2math
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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