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Histolab 全切片瓦片处理

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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。

NeuroKit2 生理信号处理

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NeuroKit2 提供心电、脑电、皮电、呼吸、肌电、眼电等生理信号的处理与分析流水线，包括清理、心率变异、复杂度与多模态集成，便于心理生理学与临床研究应用。

Scanpy 单细胞分析流程

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Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于处理单细胞 RNA-seq 数据，包含质控、归一化、降维、聚类、标志基因识别、细胞类型注释及高质量可视化，适用于 h5ad/10X/CSV 格式。

Scikit-learn 机器学习工具

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提供 scikit-learn 机器学习全流程指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建，方便快速交付可解释的模型。

UMAP 高效降维可视化

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UMAP 提供快速非线性流形降维，可生成保留局部与全局结构的嵌入，适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。

Vaex 大规模数据处理

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Vaex 是一款高性能 Python 库，利用延迟计算和磁盘外表格，能在内存不足时处理数十亿行数据，适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。

GeoMaster地球观测套件

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GeoMaster 提供遥感、GIS、空间分析与机器学习的全面能力，支持卫星影像、矢量/栅格处理、点云、地形与水文建模，并兼容云原生流程，适用于各类地球观测与地理计算任务。

高级视频媒体处理与分析引擎

affaan-m/everything-claude-code

一个强大的多模态视频媒体处理工具。支持从本地文件、URL、直播流和桌面捕获获取内容。具备高级索引、时间轴编辑、转码、字幕生成、画中画等复杂功能。适用于内容创作、实时监控系统以及任何需要处理和分析视频/音频流的工作流。

使用Plaso进行取证时间线重建

performing-timeline-reconstruction-with-plaso

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南展示了如何使用Plaso（log2timeline）构建全面的数字取证超级时间线。它详细介绍了完整的操作流程，包括处理磁盘镜像和各种日志（MFT、注册表、浏览器历史），生成标准的CSV和JSONL导出文件，并在Timesketch等工具中进行可视化分析，从而实现深入的调查取证。

实验计划至代码实现部署

experiment-bridge

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该工作流旨在连接实验计划与实际可执行的代码。它读取结构化的实验路线图，自动生成或修改所需的代码脚本，处理环境配置和基准代码库。随后，它将实验部署到GPU计算资源上运行，并收集初步结果。此过程包含可选的跨模型代码审查，确保代码的逻辑正确性，是实现从研究假设到可衡量结果的关键步骤。

信用风险数据清洗管道

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github/awesome-copilot

面向贷前建模的信用风险数据清洗流程，处理原始数据、异常期、高缺失、低 IV/高 PSI/高相关特征，Null Importance 降噪并导出 Excel 清洗报告，方便质量评估与变量筛选。

单细胞注释数据分析框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

AnnData是一个用于处理单细胞和高维注释矩阵的核心Python框架。它提供了一个标准化的数据结构来存储实验测量值（X）及其丰富的元数据（obs, var）。用户可以使用此工具读取和写入多种格式（如h5ad, zarr），并进行数据子集提取、合并和复杂的分析操作，是生物信息学工作流程的关键工具。

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