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PyMC贝叶斯建模与推断

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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。

PubMed 数据访问

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sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 REST API 访问 PubMed，可构建高级布尔/MeSH 查询、按出版属性筛选，并借助 E-utilities 编程抓取引用和摘要，适合系统综述或自动化文献监测。

生物信息学数据服务集成包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

BioServices是一个功能强大的Python库，为超过40个主流生物信息学数据库（如UniProt, KEGG, ChEMBL）提供了编程接口。它专为复杂的生物学数据工作流设计，支持跨数据库查询、进行物种间ID映射，并在统一的API下完成序列和通路分析。

PyMC：贝叶斯概率建模与推断

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyMC是一个专业的Python库，用于实现贝叶斯统计建模和概率编程。它支持构建复杂的层次化模型、时间序列等，并使用MCMC采样（NUTS）进行高级推断。本技能涵盖了完整的建模流程，包括模型构建、先验检查、参数拟合、诊断和后验预测检验，用于实现严谨的不确定性量化。

Apify核心存储与工作流管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具提供对Apify核心存储（数据集、键值存储和请求队列）的全面编程管理能力。它可以执行CRUD操作，实现数据持久化和复杂、多阶段的数据管道编排（例如：爬取→转换→导出）。适用于构建健壮的端到端网络爬取和数据处理自动化工作流。

云原生分子建模工作流平台

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Rowan是一个基于云原生架构的综合性分子模拟和药物化学平台。它通过Python API提供统一接口，用于实现复杂的药物发现工作流，包括pKa预测、构象搜索、分子对接（单体和类似物系列）、蛋白质-配体共折叠和分子动力学模拟。用户无需维护本地高性能计算或GPU资源，即可进行大规模、可编程的批处理筛选。

Nextflow工作流管道开发与运行

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Nextflow是一个强大的工作流语言和运行时，用于构建可复现、跨平台、可扩展的数据管道。它在生物信息学领域尤为重要，支持数据流编程，并能将工作流部署到高性能计算集群（HPC）和各类云平台。本书技能覆盖了从运行既有管道到开发自定义模块化工作流的全过程，保障了计算流程的可靠性和可重复性。

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