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NFT稀有度分析与排名

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

数据驱动特征开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。

高级数据科学家技能

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alirezarezvani/claude-skills

指导高级数据科学家用 Python、R、SQL 及 Scikit-learn、XGBoost、MLflow 完成实验设计、特征构建、模型训练与评估，并将统计洞察转化为业务决策。

科学数据探索分析

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

自动识别 200+ 科学数据格式，提取元数据、评估数据质量、推荐可视化方案，并生成 Markdown 报告，帮助科研人员在后续分析前全面把握数据结构与特征。

分子特征化中心

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Molfeat 是一个 Python 库，集成 100+ 分子特征器、转换器与预训练模型，用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习等分子 ML 场景。

中医体质分析器

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sickn33/antigravity-awesome-skills

分析中医体质数据，识别主导与兼夹体质，评估体质特征、风险和变化趋势，并生成个性化养生建议，可关联营养、运动、睡眠等健康数据。

数据图表可视化生成

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bytedance/deer-flow

该技能提供了一个全面的数据可视化流程，能够接收用户数据，并根据数据的特征（如时间趋势、类别比较、流程关系等）智能选择最合适的图表类型（如折线图、柱状图、饼图、散点图等）。它负责参数提取和调用JS脚本，最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。

深化学：化学与生物机器学习

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

DeepChem是一个全面的Python库，用于将机器学习应用于化学、生物和材料科学领域。它支持分子属性预测（如ADMET、毒性）、药物发现和材料设计等。该技能集提供了多种特征化方法（指纹、描述符、图表示），可处理SMILES和SDF等多种数据格式，支持高性能的图神经网络（GNN）模型。

分子特征化库用于机器学习

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Molfeat是一个全面的Python库，用于将化学结构（如SMILES字符串）转换为数值特征向量。它集成了超过100种预训练和手工设计的分子特征提取器（如ECFP, MACCS, ChemBERTa）。本工具是构建QSAR模型、进行虚拟筛选、相似性搜索以及在分子数据集上训练深度学习模型的关键辅助工具。

SHAP：模型可解释性与可理解性

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SHAP（Shapley Additive exPlanations）提供基于Shapley值的统一框架，用于深度解释复杂的机器学习模型预测。它可以计算每个特征对模型输出的贡献度，帮助用户理解模型做出判断的依据。本技能支持生成瀑布图、特征重要性热力图等可视化结果，适用于模型可解释性、调试和公平性分析，支持各类模型。

UMAP降维：可视化与特征提取

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UMAP是一种强大的非线性降维技术，用于可视化高维数据和进行聚类预处理。它能够高效地保留数据的局部和全局结构，并支持监督/半监督学习。该工具适用于数据探索、维度降低以及复杂的机器学习模型构建。

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