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Power BI 报表可视化设计

power-bi-report-design-consultation

github/awesome-copilot

提供 Power BI 报表可视化与体验咨询，从业务和数据需求出发，精准选图、布局、配色、排版与交互策略，帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。

Power BI 语义建模助手

powerbi-modeling

github/awesome-copilot

通过先连接并分析当前模型，再针对星型架构、DAX 计算、关系配置、RLS、文档与性能等给出 Power BI 语义建模优化建议，适用于构建可维护的报表数据模型。

足球实体假设与验证

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EverMind-AI/EverOS

本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体（球员或俱乐部）。当搜索结果提供初步线索，或当问题提供了足够的详细约束条件（如国籍、时代、联赛）进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索，并交叉比对所有约束（如出生年份、职业生涯等）以确保信息准确性。

利用数字定位学术论文

paper-numeric-anchor

EverMind-AI/EverOS

本技能指导用户如何为学术论文构建高精确度的搜索查询。用户不应仅依赖宽泛的主题关键词，而应优先结合论文中提及的具体数值锚点，例如精确的样本量、人口百分比、浓度值或年份范围，并将其与研究方法和学科关键词结合。使用这些数字锚点能极大地提高搜索结果的唯一性和准确性，从而精确定位所需的原始研究。

DNAnexus 集成

dnanexus-integration

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

在 DNAnexus 平台上构建和运行可复现的基因组工作负载，支持 dx CLI、dxpy、应用开发、原生工作流和 Nextflow 导入。用于基因组数据分析流程的数据传输、执行监控和项目自动化。

科学研究假设生成

hypothesis-generation

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能帮助构建有证据支持的科学问题和候选假设。它将观察转化为透明、可测试的研究计划，不将假设视为事实。它区分观察、机制和预测，确保严谨的研究设计和安全合规。

Matchms 质谱数据处理

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

基于 Python 的串联质谱数据处理技能，使用 matchms 0.33.1 完成 MS/MS 文件读写、元数据标准化、峰过滤、谱图相似度打分、谱库检索匹配、得分矩阵与分子相似性网络构建，适用于代谢组学谱图分析。

NetworkX 图与网络分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 Python 的 NetworkX 3.x 创建、分析和可视化复杂网络。支持从数据构建图结构、运行最短路径、PageRank、中心性等算法、社区发现、生成随机与无标度网络，并读写 GraphML、JSON、边列表等多种格式。

NeuroKit2 生物信号处理

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

基于 NeuroKit2 构建可复现的生理时间序列研究流程，涵盖 ECG、RSP、EDA 等生物信号的预处理、事件与区间分析、多模态对齐、变异性与复杂度分析。

PathML 计算病理学工作流

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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。

系统发育树构建与分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能用于构建和分析系统发育树，涵盖 MAFFT 序列比对、IQ-TREE 2 最大似然树推断及 FastTree 快速分析。适用于进化关系研究、微生物基因组学、病毒传播动力学及分子钟分析。通过 ETE3 等工具可视化，帮助推断祖先序列、检测水平基因转移及确定物种分化时间。

PyMC 贝叶斯建模

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 PyMC 6 构建、拟合与验证贝叶斯模型，涵盖层次模型、MCMC/NUTS 采样、变分推断、先验与后验预测检验、采样诊断以及 LOO/WAIC 模型比较，适用于概率编程与不确定性量化。

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