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搜索 AI ，共找到 1052 条记录
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生物学化学/数值精准匹配

bio-chemical-numeric
EverMind-AI/EverOS
429
当生物学问题涉及特定的化学化合物名称、精确的浓度值（如“0.330 mg/100g”）或分类学同义词计数时，使用此技巧。通过使用引号进行精确匹配，并结合多个具体的化合物名或数值，可以极大地提高搜索的唯一性和准确性，尤其适用于生物化学和植物学研究。
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足球线索深度追踪法

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EverMind-AI/EverOS
219
这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题，而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体（如球员、俱乐部或教练）。将这些实体视为新的线索，通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件，进行后续的二次搜索，确保知识链的完整性，不遗漏任何关键信息。
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板球运动员生涯数据验证

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EverMind-AI/EverOS
401
本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息，可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节（包括赛制、对手、得分）、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制，确保数据准确性。
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艺人生活事件身份识别

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EverMind-AI/EverOS
173
本方法指导用户在识别音乐人时，将搜索重点从作品信息（如专辑或歌曲）转移到其独特的个人生活事件。它强调使用极具辨识度的生平细节、职业转折点或特殊人生经历作为主要搜索锚点，从而在缺乏作品线索时，大幅提高身份识别的准确性。
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科学论文结构化数据搜索

bgpt-paper-search
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
277
本工具适用于系统性文献综述和元分析。它能够搜索科学论文，并从全文中提取高度结构化的实验数据，远超传统摘要的限制。可获取包括方法、定量结果、样本量、质量得分和结论在内的25个以上字段，实现全面的证据综合。
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大规模单细胞转录组数据查询

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
179
该技能提供对CZ CELLxGENE大型、版本化单细胞和空间转录组数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集，即可查询数百万个细胞的基因表达数据，分析不同组织、疾病和物种间的差异。适用于大规模生物信息学分析、机器学习模型训练和跨数据集比较研究。
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临床安全报告草稿生成

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
373
本技能用于生成各类临床、安全和汇总研究报告（如CSR、汇总安全表）的草稿结构和确定性检查。它要求使用经过验证、去识别化或合成的源数据，并确保所有生成的主张都可追溯到来源事实清单。重要提示：本技能仅生成草稿和进行内部一致性检查，不能进行诊断、推荐治疗或提供医疗建议。所有输出均非临床用途，必须经过合格人员审核和签署。
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约束代谢模型分析

cobrapy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
384
COBRApy是一个强大的Python库，用于进行基于约束的代谢模型分析。它支持加载、操作和优化生物体代谢模型（如SBML格式）。核心功能包括通量平衡分析（FBA）、通量变异分析（FVA）和基因/反应敲除模拟，是系统生物学和代谢工程领域不可或缺的分析工具。
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上下文模式工程洞察面板

ctx-insight
mksglu/context-mode
136
本工具可打开上下文模式的洞察仪表盘，为AI辅助工程团队提供中央分析层。用户可以查看每位工程师的生产力速率、识别重复尝试浪费、检测项目阻碍点，并获取按角色划分的详细性能视图。它是团队性能监控和登录信息的单一信息源。
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分布式大数据计算框架

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
206
Dask是一个强大的Python库，用于处理超出内存限制或需要跨多机并行计算的大型数据集。它可以扩展传统的pandas和NumPy操作（DataFrame/Array），并处理非结构化数据（Bags）。适用于大规模数据抽取、转换、加载（ETL）、数据分析和分布式机器学习任务。
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癌症依赖图谱分析工具

depmap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
420
该工具提供癌症依赖图谱（DepMap）数据接口，基于全基因组CRISPR筛选、RNAi和化合物敏感性实验。可用于查询基因的依赖性评分，识别特定于癌症的脆弱点，预测合成致死作用，并验证肿瘤学药物靶点。
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边界数据探索分析工具

exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
182
这是一个为科学研究和数据建模前准备的工具。它能在严格的本地安全沙箱内，对CSV、JSON、HDF5、图像等多种格式的数据结构进行边界审计。主要用于检查数据的缺失值、异常值和整体结构，确保数据在模型训练前的完整性和可信度。
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