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数字病理全玻片图像处理库

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Histolab是一个用于数字病理学领域的全玻片图像(WSI)处理Python库。它能够自动化处理复杂的病理学任务，包括加载多种WSI格式、进行精细的组织区域分割（生成二值掩码），以及从病理切片中提取高质量的、信息丰富的切块。该库支持随机、网格和评分等多重切块策略，非常适合为深度学习模型准备标准化数据集，加速病理研究流程。

Matchms：质谱相似性与代谢组学分析

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Matchms是一个功能强大的开源Python库，专用于质谱数据处理和构建分析流程。它可以支持导入多种格式的谱图数据，提供高级过滤功能以标准化数据，并计算多种谱图相似性得分（如余弦相似度）。该工具在代谢物鉴定、谱库搜索和构建可重复的代谢组学流程方面具有极高的应用价值。

PyTDC：药物发现机器学习数据集

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PyTDC是一个开放科学平台，专门为药物发现和治疗领域提供标准化、可直接用于AI训练的权威数据集和基准。它支持单实例预测（如ADME、毒性）、多实例预测（药物-靶点相互作用DTI）以及分子生成等多种核心任务，是药物机器学习模型开发和性能评估的必备工具。

单细胞基因组学分析流程

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提供一套完整的单细胞转录组数据分析管线。可用于执行从质量控制、数据标准化、到降维分析（如PCA、UMAP、t-SNE）、聚类识别和标记基因发现的全部流程，是进行探索性单细胞基因组学研究的关键工具。

神经科学数据结构标准

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BIDS（脑成像数据结构）是神经科学和生物医学研究数据的社区标准。它定义了一套统一的文件命名和目录结构，用于组织和描述包括MRI、EEG、PET和行为数据在内的多种模态数据。使用本技能可以帮助用户标准化、验证、查询和转换数据，确保数据格式一致性，便于科研分享和分析。

聚合多搜索引擎查询工具

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本技能提供统一的命令行界面，支持同时查询包括Brave、DuckDuckGo、Bing、百度、搜狗和360在内的多个主流搜索引擎。它可以并行执行搜索，并将来自不同源头的结果聚合、标准化为统一的JSON格式。非常适用于深度研究、跨平台事实核查和进行全面的信息对比。

Power BI模型命名规范化

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data-goblin/power-bi-agentic-development

这是一个交互式工作流，用于审计和标准化Power BI语义模型（TMDL文件）中的命名规范。它确保模型中的所有组件（如表、度量值和列）遵循一致、易读且与业务对齐的命名标准。该流程指导用户收集业务背景，生成详细审计报告，并安全地应用跨文件结构修改，包括更新所有内部DAX引用。

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