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可视化最佳实践指南

visualization-best-practices
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
499
为数据分析中的可视化提供自动化支持，涵盖分步指导、行业模式、可投入生产的代码和报告验证，帮助保持优秀的数据呈现规范。
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cBioPortal癌症基因组数据

cbioportal-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
328
通过 cBioPortal REST API 查询 TCGA、GENIE 等肿瘤研究的突变、拷贝数、表达和生存数据，可用于癌基因验证、共突变模式分析与临床变量关联研究。
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DepMap 依赖数据探索

depmap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
125
通过 DepMap 查询癌细胞系的 CRISPR Chronos 依赖评分、药物敏感性与基因效应，辅助靶点验证、生物标志物发现与合成致死研究，可用 API 或批量下载进行分析。
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PrimeKG精准医学图谱查询

primekg
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
188
通过程序化脚本查询PrimeKG精准医学知识图谱的基因、药物、疾病与表型等实体及其关系，辅助药物发现、可复用性验证与表型网络分析。
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创意发现全流程管线

idea-discovery
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
339
本技能提供了一个完整的科研想法发现工作流。它自动串联了文献调研、创意生成、新颖性验证和关键评审等多个阶段。用户只需提供一个研究方向，即可获得一个经过验证、具备高度可行性、并附带详细实验计划的完整项目提案。
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学术新颖性检测工具

novelty-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
388
本技能用于系统性地检测研究思路或方法的新颖性。它能够提取核心技术主张，并在全球文献（包括arXiv、谷歌学术、顶级会议等）中进行多源搜索，并通过高级模型进行交叉验证。最终生成结构化的报告，提供新颖性评分、最接近的现有工作和明确的研究建议，帮助用户避免重复研究。
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高级研究批判性评审

research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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模拟顶会（如NeurIPS/ICML）专家评审流程，对学术研究、论文草稿或项目思路进行深度批判性分析。它可以帮助用户系统性地发现逻辑漏洞、缺失的实验验证、叙事弱点，并通过多轮迭代对话完善研究的完整性和说服力，直到形成可操作的实验方案。
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实验结果到结论验证门控

result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工具用于评估实验收集的原始数据是否支持预设的科学主张或假设。它整合来自多个源头的实验结果，并利用AI模型进行客观判断，确定支持程度（完全支持、部分支持或不支持）。该流程能够系统性地识别证据空白，并给出下一步建议，帮助研究人员在撰写论文或得出最终结论前，校准研究方向。
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Arize数据集管理工具

arize-dataset
github/awesome-copilot
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该技能提供全面的命令行接口，用于管理Arize数据集的整个生命周期。用户可以使用它来执行数据集的创建、读取、元数据查询和批量导出操作。它适用于需要版本控制和评估的机器学习实验和模型验证场景，支持CSV、JSON等多种数据格式。
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蒙特卡洛监控创建

monte-carlo-monitor-creation
sickn33/antigravity-awesome-skills
389
指导用户先完成请求与表信息验证，再通过 MCP 的干运行工具生成 monitors-as-code YAML，由 CLI 或 CI/CD 方式应用，避免直接创建监控。
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dbt数据变更验证工作簿生成

monte-carlo-validation-notebook
sickn33/antigravity-awesome-skills
448
本技能用于为dbt模型或快照的变更自动生成交互式SQL验证工作簿。它能解析来自GitHub PR或本地仓库的变更，生成“前”（生产环境）和“后”（开发环境）的对比查询，从而帮助用户进行全面的数据质量和业务逻辑一致性验证。
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足球实体假设与验证

football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
189
本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体（球员或俱乐部）。当搜索结果提供初步线索，或当问题提供了足够的详细约束条件（如国籍、时代、联赛）进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索，并交叉比对所有约束（如出生年份、职业生涯等）以确保信息准确性。
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