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UMAP 高效降维可视化

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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。

ZINC 可购化合物数据库

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通过网页或 CartBlanche API 查询 UCSF 维护的 ZINC22 2.3 亿+ 可购化合物，按 ZINC ID、SMILES、供应商或随机抽样获取结构与分子库，辅助虚拟筛选与对接准备。

InterPro蛋白注释工具

interpro-database

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通过 InterPro REST API 与 Python 示例快速查询蛋白家族、结构域、功能位点等信息，支持功能预测、结构域组合分析以及 GO 注释，服务于蛋白组注释或进化研究流程。

分子动力学工具

molecular-dynamics

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利用 OpenMM 与 MDAnalysis 建立蛋白或小分子体系，执行能量最小化、均衡和轨迹分析（RMSD、RMSF、接触图与自由能面），为结构生物学与药物结合研究提供数据支撑。

Pandas数据工具

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Pandas 是一个 Python 数据分析库，用于快速加载、清洗、转换和分析结构化数据，适合数据整理与分析任务的日常使用。

定量分析工具

quantitative-analysis

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供一个简洁的定量分析体验，适用于金融或科研场景，以结构化方式呈现数值洞察与解读。

Umap 可视化工具

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Umap 提供一致性流形近似的降维与可视化能力，适合从复杂高维数据中提取结构，在 2D/3D 布局中探索嵌入关系。

自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent

affaan-m/everything-claude-code

该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。

研究新颖性查新工具

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个系统性的研究工具，用于对提出的技术方法或研究想法进行全面、多维度的新颖性检查。它能自动提取核心技术主张，通过搜索学术论文数据库（如arXiv、顶级会议记录），并结合跨模型验证，生成结构化的查新报告，帮助用户评估研究的独特贡献和最佳定位。

AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction

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bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。

机构级股票研究分析

xvary-stock-research

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本技能利用公开的SEC EDGAR和市场数据，提供机构级别的股票深度分析。它支持生成结构化的、包含观点（Verdict）的股票研究报告，能够针对单个或两个标的进行评分和对比，评估股票的动能、稳定性、财务健康度及上行空间，为投资决策提供数据支持。

X/Twitter帖子结构化阅读器

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该技能通过API将任何X/Twitter帖子（包括长文文章）转换为结构化的JSON数据。它可以提取作者信息、互动指标（点赞、转发）和完整的文章内容。它为LLM提供了比传统爬虫更稳定、更易于分析的结构化数据源，特别适用于内容总结和深度分析场景。

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