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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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科学创想伙伴

scientific-brainstorming
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
218
面向早期研究的对话式思维伙伴，帮助生成新颖假设、发掘跨学科类比、质疑既有假设并梳理实验思路，为科学创意和方法设计提供结构化支持。
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科学出版可视化工具

scientific-visualization
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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借助 matplotlib、seaborn 和 plotly 生成论文级图像，支持多面板、显著性标注、色盲友好配色与各类期刊所需的格式和分辨率导出。
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单细胞生成建模工具集

scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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统计分析与假设检验指南

statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
262
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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Python统计建模与计量分析

statsmodels
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
415
Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。
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TorchDrug 图神经工具集

torchdrug
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
162
TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。
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UMAP 高效降维可视化

umap-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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。
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金融时间序列预测与分析

alphaear-predictor
RKiding/Awesome-finance-skills
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该技能使用Kronos模型执行先进的金融时间序列预测。它首先生成量化基础预测，然后结合新闻情感分析进行调整和优化，是需要获取可操作市场洞察的金融专业人士的必备工具。
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专业财务报告生成器

alphaear-reporter
RKiding/Awesome-finance-skills
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本技能提供了一个完整的专业财务报告自动化生成工作流。它指导用户完成报告的规划、撰写和编辑等步骤，并支持生成所需的图表配置。适用于将复杂的财务分析浓缩成结构清晰、可操作的专业报告。
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配置Clari API认证与数据导出

clari-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何为Clari设置安全的API访问权限。学习生成API凭证、配置环境变量以及测试连接，从而将关键的收入情报和预测数据导出到数据仓库（如Snowflake或BigQuery）。内容覆盖了标准Clari API和Copilot API的集成步骤。
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数据分析与洞察生成

data-analyst
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
492
本助手是专为产品经理设计的数据分析伙伴。它能够帮助用户进行深度的数据探索、撰写复杂的SQL查询，分析关键指标，并结构化地输出发现、解读、局限性和后续建议。适用于需要从复杂数据集中提取可操作的商业洞察，支持产品决策制定。
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