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队列分析创作器

cohort-analysis-creator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动提供队列分析流程指导，从SQL、可视化到验证，帮助数据分析师快速产出可投入使用的洞察。

临床决策支持文档

clinical-decision-support

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

为医药与临床研究生成出版级临床决策支持文档，涵盖生物标志物分层队列分析、证据分级治疗建议、统计对比及符合监管要求的 LaTeX/PDF 输出。

Python离散事件模拟框架

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。

注释配置与审核队列管理

arize-annotation

github/awesome-copilot

本技能用于在Arize平台上创建和管理注释配置（如分类、连续、自由文本标签）和人工审核队列。它支持定义不同类型的标签结构，并允许用户通过Python SDK将人类反馈标签程序化地应用于项目跨度、数据集等，从而实现结构化的人工标注和模型监控。

临床决策支持文档

clinical-decision-support

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

为医药与临床研究生成出版级临床决策支持文档，涵盖生物标志物分层队列分析、证据分级治疗建议、统计对比及符合监管要求的 LaTeX/PDF 输出。

Python离散事件模拟框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。

Apify核心存储与工作流管理

apify-core-workflow-b

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。

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