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系统发生树重建与分析工具包

phylogenetics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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这是一个完整的系统发生学分析流程，用于重建生物序列（基因、蛋白质）的进化关系。流程涵盖了从多序列比对（MAFFT）到最大似然树构建（IQ-TREE 2），再到可视化和分析（ETE3）的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。
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文献分析工具

literature-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
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文献分析工具辅助研究者梳理学术文本中的核心观点与论证，提炼研究脉络，帮助在内容稀缺的情况下仍能高效开展文献调研。
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PyMC贝叶斯建模与推断

pymc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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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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创意发现全流程管线

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本技能提供了一个完整的科研想法发现工作流。它自动串联了文献调研、创意生成、新颖性验证和关键评审等多个阶段。用户只需提供一个研究方向，即可获得一个经过验证、具备高度可行性、并附带详细实验计划的完整项目提案。
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学术文献综述研究助手

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该助手用于执行全面的学术文献调研和综述。它能从多个来源（如Zotero、Obsidian、本地PDF和语义学者等）搜索、聚合并分析研究论文。当您需要撰写综述、查找相关工作或深入理解学术论文时，使用此工具。
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学术论文检索：语义学者

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能用于检索已发表、经过同行评审的高质量学术论文，涵盖IEEE、ACM、Springer等顶级学术来源。它与预印本（如ArXiv）不同，能够提供完整的元数据，包括引用次数、详细发表来源和摘要总结，适用于需要权威、定稿学术文献的研究场景。
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学术论文术语精准翻译

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EverMind-AI/EverOS
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当研究问题使用口语化或笼统的描述时，本功能能够将其转化为标准、精准的学术术语。它帮助用户识别并提供多个同义词候选，从而提高论文搜索的精确度。通过优化搜索关键词，结合数值和时间约束，确保检索结果高度相关，高效定位关键学术文献。
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Paperzilla：学术论文与研究推荐助手

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Paperzilla是一个强大的学术研究助手，用于与精选的学术项目、推荐论文和核心论文进行交互。它支持用户查询最新项目推荐，以Markdown格式总结核心论文内容，并导出项目动态，是进行系统性学术研究和数据分析的理想工具。
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生物学化学/数值精准匹配

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EverMind-AI/EverOS
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当生物学问题涉及特定的化学化合物名称、精确的浓度值（如“0.330 mg/100g”）或分类学同义词计数时，使用此技巧。通过使用引号进行精确匹配，并结合多个具体的化合物名或数值，可以极大地提高搜索的唯一性和准确性，尤其适用于生物化学和植物学研究。
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足球线索深度追踪法

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EverMind-AI/EverOS
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这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题，而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体（如球员、俱乐部或教练）。将这些实体视为新的线索，通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件，进行后续的二次搜索，确保知识链的完整性，不遗漏任何关键信息。
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利用数字定位学术论文

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EverMind-AI/EverOS
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本技能指导用户如何为学术论文构建高精确度的搜索查询。用户不应仅依赖宽泛的主题关键词，而应优先结合论文中提及的具体数值锚点，例如精确的样本量、人口百分比、浓度值或年份范围，并将其与研究方法和学科关键词结合。使用这些数字锚点能极大地提高搜索结果的唯一性和准确性，从而精确定位所需的原始研究。
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结构化科学论文检索

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本工具专为学术研究人员设计，能够检索科学文献数据库，并从全文论文中提取结构化的元数据和量化实验数据。它提供的包括方法、研究结果、样本量和质量评分，远超传统摘要搜索的范围。非常适用于进行系统综述、证据综合分析或需要详细、可比较研究细节的元分析。
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