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PyMC贝叶斯建模与推断

pymc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
463
本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。
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Scanpy 单细胞分析流程

scanpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
454
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。
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Scikit-learn 机器学习工具

scikit-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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。
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scVelo RNA速度轨迹分析

scvelo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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面向单细胞 RNA-seq 的 RNA 速度分析工具包，通过建模未剪接/已剪接转录本动力学推断细胞分化方向、潜在时间和驱动基因，可与 Scanpy 流程联动。
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单细胞生成建模工具集

scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
383
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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Python离散事件模拟框架

simpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
234
SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。
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统计分析与假设检验指南

statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
410
本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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Vaex 大规模数据处理

vaex
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
357
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。
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Zarr 云端数组存储

zarr-python
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
65
Zarr 是一款 Python 工具，支持分块压缩、分片以及 NumPy/Dask/Xarray 兼容，适用于并行 I/O 和可扩展的云端科学计算流程。
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标注数据管理工具

annotation-data
SharpAI/DeepCamera
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本工具用于管理和处理标注数据集，提供完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能，支持标签管理和数据导出。核心功能包括支持COCO格式导出和Kaggle平台上传，旨在简化AI模型开发的数据处理流程，提升效率。
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批次机器学习实验编排队列

experiment-queue
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个用于编排大规模、多阶段机器学习实验的集群调度器。它通过SSH连接到远程GPU服务器，管理复杂的训练工作流，包括多种子扫描、师生知识蒸馏链和波次交替流程。核心功能包括内存溢出（OOM）感知重试、清理挂起屏幕以及精确的资源状态跟踪，确保实验的高可靠性和高吞吐量。
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ClickHouse快速上手与数据分析

clickhouse-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南是一个ClickHouse数据库的完整入门教程。内容涵盖了使用MergeTree创建表结构、通过代码（TypeScript）插入结构化事件数据，以及执行核心分析查询（如计数、分组、唯一用户统计）的完整流程。适用于初学者学习OLAP数据库、测试数据库连接或掌握数据仓库最佳实践。
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