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Scikit 生存分析

scikit-survival
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
282
基于 scikit-survival 的 Python 生存分析工具，涵盖 Cox、集成模型、SVM 与指标评估，便于处理删失数据的时间事件建模。
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单细胞生成建模工具集

scvi-tools
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
353
基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。
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TorchDrug 图神经工具集

torchdrug
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
296
TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。
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X推特数据采集与监控平台

x-twitter-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
287
本技能提供完整的X（Twitter）数据访问能力。用户可以通过关键词或用户ID搜索推文，获取用户资料和详细的互动指标（点赞、转发）。它支持批量爬取粉丝、关注列表，并具备实时账户监控、设置Webhook以及运行抽奖活动等功能，是一个强大的社交媒体数据分析和情报工具。
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BindingDB 亲和力查询

bindingdb-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
257
通过 BindingDB 的 REST 接口或下载表格获取药物-靶标的 Ki/Kd/IC50/EC50 亲和力数据，辅助靶点驱动的药物发现、SAR 分析、先导化合物评估和基准数据集构建。
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家庭健康与遗传风险分析

family-health-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
335
本技能用于深度分析汇总的家族健康数据，包括病史记录、生活习惯和遗传信息。它能够识别家族疾病聚集性模式，通过加权算法评估遗传风险等级，并生成包含筛查、生活方式和就医建议的综合预防报告，旨在帮助用户了解家庭健康趋势。
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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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Hugging Face数据集管理与SQL查询

hugging-face-datasets
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供了一个全方位的Hugging Face数据集管理工具，支持数据集的初始化、配置和内容流更新。其核心功能是，利用SQL查询功能，允许用户直接在Hugging Face Hub上对数据集进行复杂的查询、过滤、聚合和转换，极大地提升了数据分析和数据管线构建的能力。
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健康数据集成与知识库查询

wellally-tech
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能旨在整合多个数字健康数据源（如Apple Health、Fitbit、Oura等）的数据，并将其连接到专业健康知识库。它负责数据导入、格式标准化和清洗，能够根据用户提交的健康数据，提供精准的知识推荐和健康管理建议。
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AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
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bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。
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Snowflake 开发指南

snowflake-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
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面向 Snowflake 平台的开发助手，涵盖 SQL 最佳实践、动态表/Streams/Tasks/Snowpipe 数据管道、Cortex AI 与 Agent 使用、Snowpark Python、dbt 集成、性能调优与安全加固等关键场景。
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实验结果到结论验证门控

result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工具用于评估实验收集的原始数据是否支持预设的科学主张或假设。它整合来自多个源头的实验结果，并利用AI模型进行客观判断，确定支持程度（完全支持、部分支持或不支持）。该流程能够系统性地识别证据空白，并给出下一步建议，帮助研究人员在撰写论文或得出最终结论前，校准研究方向。
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