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Power BI数据模型设计审查
power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
264
这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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综合科学数据探索分析
exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
214
适用于分析任何专业的科学数据文件。支持超过200种主流格式,涵盖化学、生物信息学、显微成像、光谱学等多个领域。它能够自动识别文件类型,评估数据质量和结构,并生成详细的Markdown报告,为用户提供深入的洞察和后续分析建议。
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神经记录数据分析流程
neuropixels-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
241
这是一个为神经像素高密度电生理记录设计的端到端分析工具包。它基于SpikeInterface的最佳实践,覆盖了完整的分析工作流:包括数据加载(如SpikeGLX, NWB)、预处理、运动/漂移校正、尖峰排序(如Kilosort4)、计算质量指标和精细的单元精修。适用于神经科学研究。
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科学论文同行评审
peer-review
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
378
这是一个用于进行科学论文和课题提案的系统性同行评审框架。它提供结构化、清单式的评估,涵盖方法论的严谨性、统计学有效性、报告标准(如CONSORT/STROBE)的符合度,并评估从摘要到结果的各个部分。适用于学术出版、科研质量评估和提供详细、建设性反馈。
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科学证据与批判性思维评估
scientific-critical-thinking
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
363
本技能提供了一个系统的框架,用于评估科学声明、研究方法和证据的严谨性与质量。它指导用户评估实验设计有效性、识别各类偏差(如选择性、认知偏差),并应用GRADE或Cochrane风险评估等成熟框架。适用于系统综述、学术同行评审和批判性分析科学文献。
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进阶AI数据集标注工具
dataset-annotation
SharpAI/DeepCamera
324
这是一个用于创建高质量训练数据集的综合工具。它支持多种先进的标注方法,包括边界框绘制、SAM2像素级分割和DINOv3视觉定位等。系统集成了AI自动检测和目标跟踪功能,并将数据导出为标准的COCO格式,极大地优化了整个数据集构建流程。
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生成高质量学术论文插图
paper-illustration-image2
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
483
该工具用于生成符合出版标准的学术插图和图表。它采用复杂的多阶段迭代工作流,包括规划、布局优化、风格验证和调用本地图像生成桥。整个流程包含严格的视觉审查和自我修正循环,确保生成的图表具备最高的学术专业度。
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