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BigQuery 管道审计

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审计 Python 与 BigQuery 管道，识别成本风险、回填与循环设计、查询扫描、写入幂等性及可观测性缺陷，按函数和行定位问题并给出精简修复建议。

Power BI数据模型设计审查

power-bi-model-design-review

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这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。

Power BI 性能排查指南

power-bi-performance-troubleshooting

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提供系统的 Power BI 性能排查与优化流程，涵盖模型、DAX、报表设计和容量诊断，并结合工具数据帮助定位瓶颈、加速加载与交互。

Power BI 报表可视化设计

power-bi-report-design-consultation

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提供 Power BI 报表可视化与体验咨询，从业务和数据需求出发，精准选图、布局、配色、排版与交互策略，帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。

蛋白质糖基化工程

glycoengineering

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分析和改造蛋白质糖基化。扫描N-糖基化序列子，预测O-糖基化热点，并访问精选糖工程工具，用于抗体优化和疫苗设计。

科学研究假设生成

hypothesis-generation

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该技能帮助构建有证据支持的科学问题和候选假设。它将观察转化为透明、可测试的研究计划，不将假设视为事实。它区分观察、机制和预测，确保严谨的研究设计和安全合规。

LaminDB 生物数据管理

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LaminDB 是一个开源的、原生谱系的数据湖，专为生物数据集和模型设计。它支持数据的查询、追踪、验证和 FAIR 合规性，兼容多种存储格式。用户可追踪计算工作流，通过 Bionty 进行本体注释，管理单细胞测序等生物数据，确保可复现性和团队协作。

PyDESeq2 差异表达分析

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使用 PyDESeq2 对 bulk RNA-seq 进行差异基因表达分析，支持公式化设计、Wald 检验、FDR 校正、LFC 收缩和结果可视化。

Pymoo 多目标优化框架

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Pymoo 是一个 Python 单目标与多目标优化框架，提供 NSGA-II/III、MOEA/D、SPEA2 等算法，支持约束处理、ZDT/DTLZ 基准测试、Pareto 前沿分析与可视化，适用于工程设计等优化问题。

科学头脑风暴引导

scientific-brainstorming

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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

scientific-critical-thinking

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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。

Vaex 大数据处理与分析

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Vaex 是一款高性能 Python 库，专为处理超出内存容量的大型表格数据集而设计。它支持核心外操作、惰性求值、快速聚合及大数据可视化。适用于处理海量 CSV、HDF5、Arrow 或 Parquet 文件，对数十亿行数据进行统计分析，并在不占用内存的情况下构建机器学习流程。

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