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Matplotlib 数据可视化库

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Matplotlib 是 Python 基础可视化库，用于创建静态、动画和交互式图表。支持线、散点、柱状图等多种类型，适用于科学统计可视化。可自定义外观、创建多面板图表，并导出为 PNG、PDF 等格式。适合制作出版级图形及集成到 Jupyter 笔记本中。

科研文献检索汇编

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为科学论文或研究简报汇编外部学术证据与参考文献。默认使用 Parallel Search 多轮检索，配合 Extract 核验来源并去重排序，生成可直接用于写作的研究包，默认目标为 60 篇经核实的独特文献，支持深度研究报告与结果封装导出。

科学头脑风暴引导

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用于引导循证的科学创意构思：独立产出、结构化讨论、显式假设、透明评估、对抗性评审与决策日志。适用于早期科研头脑风暴和候选方向优先级排序；实证验证、研究设计及伦理审查需交由相关专家或技能。

科学批判性思维

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运用 GRADE 与 Cochrane 偏倚风险评估框架，系统评价科研主张、实验设计与证据质量。帮助识别选择偏倚、混杂因素、统计陷阱与逻辑谬误，并对研究论文给出结构化的建设性批判分析。

科学可视化

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使用 Matplotlib、Seaborn 或 Plotly 创建真实、可访问、可发表的科研图表。确保数据完整性、正确编码、可访问性合规和期刊导出规划。包括不确定性显示、颜色对比审查和元数据验证指南。

Zarr 分块数组存储

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使用 Zarr-Python 3 存储和处理大规模多维数组，支持分块、压缩与并行 I/O，可通过 fsspec 读写 S3/GCS 等云存储，并兼容 NumPy、Dask 和 Xarray，适用于科学计算流水线。

科学数据库 API 查询

database-lookup

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该技能支持从公共科学、监管和金融数据库中可重复地检索事实。它收录了 80 个具有文档化 API 访问模式的数据库，允许用户通过明确的端点、过滤器和分页查询权威来源。该技能确保数据溯源，处理速率限制并验证计数以保证完整性。适用于生物医学、基因组和化学数据检索，强调准确性而非通用知识推断。

全面系统性文献综述

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利用多个学术数据库进行全面的系统性文献综述，涵盖生物医学和科学领域。综合研究结果，验证引用，并生成专业的 Markdown 或 PDF 文档。包含 AI 生成的科学图表以增强视觉效果。适用于研究综合、元分析和论文写作。

高精度数学计算器

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该工具用于评估复杂的算术表达式，采用任意精度的小数数学计算，特别适用于金融、科学或工程领域。它能够避免标准浮点数运算导致的精度丢失问题，支持加减乘除、指数和括号运算。

脑成像数据结构管理

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用于管理神经科学和生物医学数据集，确保数据标准化和可重复性。该技能涵盖了数据的组织、查询、验证和各类模态（如MRI、EEG、PET等）的格式转换，帮助用户将原始数据转化为符合BIDS标准的结构。

文档到数学问题规范提取

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这是一个高级技能，用于将叙述性的技术文档、研究论文节选或自然语言问题描述，系统地转化为结构化的数学问题规范（MPS）。它能够精确提取变量、约束条件、优化目标和不确定性参数，并严格遵循零推理协议，确保所有输出内容均有原文证据支撑，适用于工程和数据科学领域的模型构建。

结果数据绘图成PDF

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opensquilla/opensquilla

该工具用于读取包含x轴和两条结果曲线（基线和模型自身）的CSV文件。它使用matplotlib库生成双线图，并将结果图表保存为PDF格式。适合用于科学论文的结果展示和对比分析。

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