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综合科学数据探索分析

exploratory-data-analysis
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这是一个用于进行全面的科学数据探索性分析（EDA）的工具。它可以处理超过200种科学数据格式，涵盖生物信息学、化学、显微镜和光谱学等多个领域。它能自动识别文件类型，评估数据质量，并生成详细的markdown报告，帮助用户理解复杂科学数据集的结构和适用分析方法。
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系统资源检测与计算策略

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本技能用于在进行任何计算密集型任务前，自动检测并报告系统所有的计算资源，包括CPU核心数、GPU支持（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、内存和磁盘空间。它不仅提供简单的资源指标，更生成包含战略性、上下文感知建议的JSON报告。这些建议能指导用户在数据分析或模型训练前，做出最佳的计算架构决策，例如是否需要采用Dask进行内存外计算，或选择最佳的并行处理参数。
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高性能基因组学分析工具

gtars
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Gtars是一个高性能的基因组区间分析工具包，支持Python绑定。它为计算生物学和机器学习应用提供专业模块，用于基因组重叠检测、覆盖度轨道生成（WIG/BigWig）、基因组分词化和单细胞碎片分析。适用于处理BED文件、参考序列验证及构建生物信息学流程。
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数字病理全玻片图像处理库

histolab
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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。
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基于LLM的假设生成与测试

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Hypogenic是一个用于加速科学发现的框架，它能自动化地在复杂表格数据集上生成和测试假设。该工具支持数据驱动（HypoGeniC）、文献深度整合（HypoRefine）以及两者结合（Union）三种模式。适用于需要系统性探索多个理论和模式的领域，如欺骗检测、内容分析和预测建模，极大地提升了科研效率。
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科学假设生成

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本技能指导用户遵循科学方法论，从观察或初步数据出发，系统性地构建可测试的科学假设。它涵盖了文献检索、证据综合、提出多个竞争假设、评估假设质量（如可证伪性），并设计详细的实验方案。报告中强制要求使用科学示意图进行可视化。
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AI专业信息图表生成器

infographics
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该技能可根据您的自然语言描述，自动生成专业级的、高质量的信息图表。它集成了AI研究（Perplexity Sonar）确保数据准确性，并通过Gemini 3 Pro进行智能质量审核和迭代优化。适用于将复杂的统计数据、流程、报告内容转化为清晰、专业的视觉化图表。
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Python材料科学工具包

pymatgen
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Pymatgen是一个专业的Python计算材料科学工具包。它用于创建、操作和分析晶体结构、分子系统。核心功能涵盖相图计算、电子结构分析（态密度、能带隙）、空间群对称性分析、超晶胞生成，并可与Materials Project数据库无缝集成。支持超过100种文件格式。
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PyTDC：药物发现机器学习数据集

pytdc
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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。
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科学头脑风暴伙伴

scientific-brainstorming
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这是一个专业的科学头脑风暴工具，专为研究初期规划设计。它可以充当思想伙伴，帮助用户生成新颖的假设，探索跨学科的联系，质疑现有假设，并识别研究空白。适用于需要创意激发和解决复杂科学问题的场景。
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科研论文图表可视化

scientific-visualization
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专业的科研论文图表可视化工具，用于生成符合顶级期刊要求的图表。它指导用户创建复杂的多面板图表，并强制执行色盲友好的配色、正确的导出格式（如PDF/EPS）以及符合出版标准的排版细节。
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单细胞组学深度生成模型

scvi-tools
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scvi-tools是一个全面的Python框架，利用深度生成模型和变分推断技术，用于分析单细胞数据的多模态组学数据。它特别适用于进行概率性的批次效应校正、多组学数据整合以及带有不确定性的差异表达分析，支持RNA-seq、ATAC-seq和多组学数据。
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