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天体物理数据分析库

astropy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
481
Astropy是用于天文学研究和天体物理数据处理的核心Python库。它提供了一系列功能，用于处理物理单位、进行天体坐标转换（如ICRS、银河系坐标）、操作FITS文件，执行宇宙学计算，以及处理精确时间。它是进行任何涉及天体坐标、单位转换或分析大型天文学目录的必备工具。
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地理空间数据分析工具

geopandas
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这是一个强大的Python库，用于对矢量地理空间数据进行复杂的空间分析。它支持处理Shapefile、GeoJSON等多种格式，能够执行空间连接、缓冲区分析、区域叠加、CRS转换等高级地理信息系统（GIS）操作，是地理数据科学和制图项目不可或缺的工具。
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生物数据谱系湖仓管理系统

lamindb
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LaminDB是一个开源的、原生支持谱系追踪的湖仓，专为复杂的生物学数据集和模型设计。它提供统一的功能，用于查询、追踪数据血缘、验证模式，并确保数据符合FAIR标准。适用于管理多模态基因组数据、追踪计算工作流程（如Nextflow），或构建可靠、可重复的生物信息学数据基础设施。
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生物信息学流程构建与部署

latchbio-integration
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Latch是一个强大的Python框架，专用于构建、部署和管理大规模、可扩展的生物信息学工作流。它支持将复杂的分析流程（如RNA-seq、AlphaFold等）作为无服务器管道运行，并集成了云数据管理和精细化的资源配置（GPU、CPU）。特别适合需要复现性、高可靠性的生物数据分析项目。
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OMERO显微镜数据管理与分析

omero-integration
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该技能提供OMERO平台的综合Python API接口，用于管理和分析大规模显微镜数据集。用户可以通过编程方式访问图像、检索结构化数据、分析原始像素数据、管理感兴趣区域（ROIs）和复杂注释，执行批处理工作流，特别适用于高通量筛选和生物学研究。
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DICOM医学影像数据处理

pydicom
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这是一个用于处理DICOM（数字影像和通信在医学中）文件的Python库。它支持读取、写入和修改CT、MRI、X光等医学影像数据，功能包括元数据提取、像素数据处理、数据匿名化（移除个人身份信息）、多格式转换以及多帧图像处理，是医学数据分析和PACS系统集成的关键工具。
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临床深度学习流程工具

pyhealth
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PyHealth是一个用于临床深度学习的Python工具包，旨在处理电子病历（EHR）、生理信号和医学影像等多模态数据。它基于稳定的五阶段流水线（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持用户在医疗领域执行复杂的预测任务，例如预测死亡率、推荐药物、睡眠分期，以及进行ICD/ATC等医疗代码交叉映射。
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科学数据库查询与检索

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本技能可连接78个涵盖科学、生物医学、环境、材料等领域的公共数据库。用于进行高确定性、可复现的科学数据查询。核心功能包括处理复杂的REST API调用、进行完整的翻页和数据验证，并提供详细的查询流程和数据溯源记录，确保科研结果的可靠性。
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标注数据管理工具

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SharpAI/DeepCamera
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本工具用于管理和处理标注数据集，提供完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能，支持标签管理和数据导出。核心功能包括支持COCO格式导出和Kaggle平台上传，旨在简化AI模型开发的数据处理流程，提升效率。
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ClickHouse成本优化指南

clickhouse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份全面的指南，旨在帮助用户优化ClickHouse Cloud的运行成本。内容涵盖了存储优化（如压缩和TTL策略）、计算资源调优（如自动伸缩和线程限制）以及关键的查询效率改进，能有效降低您的数据存储和计算支出。
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Hex项目编排与数据流水线

hex-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了将Hex项目集成到外部数据管道的核心机制。它允许用户通过API从外部工具（如Airflow、Dagster）程序化地触发、监控和管理Hex项目。用户可以实现参数化运行、执行多步骤的ETL工作流，并处理状态轮询和错误管理，适用于生产环境的数据编排。
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ClickHouse客户端配置与认证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能详细指导如何配置和认证官方ClickHouse客户端（支持Node.js和Python）。覆盖了连接ClickHouse Cloud或自建服务器的全部流程，包括环境配置、关键环境参数设置和代码实现，适用于进行数据分析项目或构建数据管道。
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