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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。

临床决策支持研究评估

clinical-decision-support

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

用于准备和验证仅限研究的临床决策支持评估、证据概要、队列、生存分析、生物标志物/模型、隐私和治理工件，支持聚合或合成数据的文档与溯源；不用于患者诊疗或实时临床操作。

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。

NCI 医学影像数据查询

imaging-data-commons

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

查询并下载美国国家癌症研究所影像数据公共库（IDC）中的公开癌症影像数据，涵盖 CT、MR、PET 与病理切片。支持元数据 SQL 检索、idc-index 或 REST/MCP 访问、队列筛选、浏览器可视化与许可证核查，无需身份认证。

TileDB-VCF 基因组变异存储

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

基于 TileDB 稀疏数组的基因组变异数据存储与查询工具，支持 VCF/BCF 并行摄入、增量添加样本、按基因组区域并行查询及数据导出，适用于群体基因组学与队列研究。

人口学研究设计方法论

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能用于构建和捍卫人口学研究的整体设计框架。内容涵盖了从生命表、分解分析到生存模型、年龄-时期-队列（APC）和微观模拟等多种复杂方法。它指导用户如何严格论证模型的识别性、处理因果偏差，并构建论证来排除所有可能的替代解释，从而确保研究设计在方法论上达到最高标准。

发展心理学论文审稿流程指导

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了发展心理学论文的严格审稿标准和评估流程。内容涵盖了假名同行评审、发展学意义、方法论设计严谨性（如年龄/队列效应、不变性、失访处理）、JARS报告规范和透明度要求。适用于作者在投稿前进行自查，或理解审稿人/编辑的评审意见。

发展心理学研究设计指南

devpsych-study-design

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能用于指导发展心理学研究的预设阶段，帮助研究者设计出能够有力支持“变化”主张的实验。它系统性地涵盖了年龄与队列混淆、跨年龄测量不变性、失访处理和增长斜率样本量计算等关键方法论问题，确保研究设计在数据收集前达到最高的严谨性。

临床研究设计与效度校核

jama-study-design

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助撰写临床论文的作者，系统性地检查和加强研究设计（如随机对照试验、队列研究等）的内部效度和可靠性。内容涵盖意向性分析、混杂因素控制、盲法以及样本量计算等，确保研究报告指标符合顶级医学期刊（如JAMA）的严苛要求，避免方法学错误。

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