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NFT稀有度分析与排名
analyzing-nft-rarity
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
485
这是一个用于深度分析非同质化代币(NFT)的专业工具。它能够从OpenSea等API获取集合元数据,解析和标准化NFT的属性特征,并使用多种算法(如稀有度得分、信息熵)计算出精确的稀有度分数。用户可以使用它对整个系列进行排名、比较特定代币或分析特征分布,结果支持JSON或CSV导出,非常适用于加密艺术品和区块链资产的研究。
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复杂连接助手
complex-join-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
358
在数据分析场景下只要触发“复杂连接助手”,即可获得针对复杂 SQL 连接、可视化与 BI 分析的标准化指导与可生产代码。
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火爬数据处理与知识库构建
firecrawl-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
248
这是一个全面的数据管道,用于处理、验证和优化来自Firecrawl爬取的网页内容。它支持Markdown清洗、使用Zod进行结构化数据提取、内容去重和为LLM/RAG系统定制的文本分块(Chunking)。旨在确保爬取的数据是标准化、干净、结构化的,可直接用于构建知识库或进行下游AI应用。
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KPI 定义助手
kpi-definition-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
433
自动执行数据分析中的 KPI 定义流程,提供实践建议、SQL/可视化/商业智能的模板与验证,帮助团队高效产出标准化成果。
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Datamol化学信息工具
datamol
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
169
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。
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NGS 数据可视化利器
deeptools
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
181
deepTools 提供命令行 Python 工具链,可将 BAM 转为标准化覆盖、完成 QC(指纹、相关、PCA)、比对样本,并绘制 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 的热图与轮廓等可视化,支持常见流程模板。
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Histolab 全切片瓦片处理
histolab
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
197
Histolab 为全切片图像提供自动化组织检测、瓦片抽取和染色标准化,方便快速构建数据集和进行瓦片级分析,适用于轻量化病理图像处理流程。
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健康数据集成与知识库查询
wellally-tech
sickn33/antigravity-awesome-skills
141
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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Datamol化学信息工具
datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
364
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。
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NGS 数据可视化利器
deeptools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
316
deepTools 提供命令行 Python 工具链,可将 BAM 转为标准化覆盖、完成 QC(指纹、相关、PCA)、比对样本,并绘制 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 的热图与轮廓等可视化,支持常见流程模板。
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Histolab 全切片瓦片处理
histolab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
167
Histolab 为全切片图像提供自动化组织检测、瓦片抽取和染色标准化,方便快速构建数据集和进行瓦片级分析,适用于轻量化病理图像处理流程。
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单细胞RNA测序分析流程
scanpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
372
Scanpy是一个基于AnnData的综合性Python工具包,专用于分析单细胞RNA测序数据。它提供了一个完整的、可扩展的单细胞基因组学分析工作流程,涵盖了从质量控制(QC)、标准化、降维(PCA、UMAP、t-SNE)到细胞聚类、标志基因识别和细胞类型注释的每一个关键步骤。适用于生成高质量单细胞图谱和进行探索性生物学分析。
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