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加密市场动向扫描

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通过 Python 脚本基于价格变化、成交量倍数和市值综合评分 1000 余币，识别显著涨跌与量能异常，可按类别、时间跨度或阈值调整，导出结果用于追踪主流或异常行情。

科学数据探索分析

exploratory-data-analysis

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

自动识别 200+ 科学数据格式，提取元数据、评估数据质量、推荐可视化方案，并生成 Markdown 报告，帮助科研人员在后续分析前全面把握数据结构与特征。

Matchms 质谱匹配

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Matchms 提供质谱导入导出、滤波、相似度计算和流水线构建，帮助识别代谢物、匹配光谱库并自动化分析流程。

Scanpy 单细胞分析流程

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Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于处理单细胞 RNA-seq 数据，包含质控、归一化、降维、聚类、标志基因识别、细胞类型注释及高质量可视化，适用于 h5ad/10X/CSV 格式。

gnomAD 变异频率查询

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通过 gnomAD 的 GraphQL 接口获取人群等位基因频率、基因约束分数与 LoF 注释，支持罕见病变异解读与耐受基因识别。

AI健康综合分析与风险预测

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基于AI技术的综合健康分析系统，整合了生理指标、生活习惯、心理状态和医疗历史等多维度数据。核心功能包括异常模式识别、预测高血压、糖尿病等疾病风险，并提供分级的、具有可操作性的个性化健康建议和交互式报告。

家庭健康与遗传风险分析

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本技能用于深度分析汇总的家族健康数据，包括病史记录、生活习惯和遗传信息。它能够识别家族疾病聚集性模式，通过加权算法评估遗传风险等级，并生成包含筛查、生活方式和就医建议的综合预防报告，旨在帮助用户了解家庭健康趋势。

智能健康目标分析器

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本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标，还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据，追踪进度，分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机，并生成交互式可视化报告，为用户提供个性化、科学的健康优化建议。

健康趋势与模式分析

health-trend-analyzer

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该工具用于深度分析长期的健康数据，跟踪体重、症状、用药依从性、化验结果、情绪和睡眠等多个维度的趋势。它可以识别关键变化、生活方式与健康指标之间的相关性，并提供数据驱动的风险评估、预测性洞察和改善建议，帮助用户进行主动的健康管理。

心理健康分析器

mental-health-analyzer

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分析心理健康数据，追踪量表趋势、识别情绪模式、评估疗程进展、判别危机风险，并结合睡眠、运动、营养及慢病数据，提供个性化健康建议。

营养模式分析器

nutrition-analyzer

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分析饮食与营养记录，识别营养素趋势和缺口，结合运动、睡眠及慢性病数据评估营养状况，并给出优先级明确的个性化饮食与补充建议。

职业健康分析助手

occupational-health-analyzer

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分析职业健康数据，识别风险并评估人机工程状态，结合睡眠、运动、心理等健康数据，输出优化建议与预警。

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