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数字病理全玻片图像分析

histolab
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Histolab是一个专门用于数字病理学的Python库。它能自动化处理全玻片图像（WSI），实现复杂的组织检测、可定制的切片提取（包括随机、网格、评分机制）和染色标准化。适用于构建高质量、结构化的数据集，用于深度学习模型训练和全面的定量分析。
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LLM辅助假设生成与审计

hypogenic
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该技能用于利用大型语言模型（LLM）和带标签的数据集，迭代地提出和评分文本模式，生成候选假设和任务预测统计。它提供了一套严格的本地审查工作流，强调数据集的哈希审计、配置验证，明确指出其输出仅为候选结果，不能作为科学或临床结论。
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科学假说生成与测试框架

hypothesis-generation
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该框架指导用户将原始观察数据转化为严谨、证据受限且可测试的研究计划。它涵盖了建立研究问题（如PICO）、构建候选假说、提出竞争性解释、定义因果估计量和制定预注册分析方案，旨在帮助用户科学、透明地推进研究，并强调了科学的伦理和方法论边界。
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生物学数据谱系湖仓

lamindb
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LaminDB是一个开源的生物学领域谱系原生湖仓，用于管理和分析复杂的生物数据集和计算工作流。它使多种科学数据（如scRNA-seq, AnnData）具备可查询性、可追溯性并符合FAIR原则。核心功能包括强大的数据谱系跟踪、基于本体的注释和模式验证，支持在多云/本地存储系统上进行统一查询，适用于生物信息学研究。
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Latch生物信息学工作流集成

latchbio-integration
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本技能提供了一个全面的框架，用于在Latch平台上构建、注册、调试和运行复杂的生物信息学工作流。它支持Python SDK、命令行接口，并整合了Nextflow和Snakemake等主流工作流引擎。适用于开发、部署和管理数据密集型、高可靠性的计算生物学管道。
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可溯源市场研究报告构建

market-research-reports
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本技能旨在指导用户构建高度可审计、可溯源的市场研究报告。它提供了一个严谨的工作流，要求用户首先明确市场定义、假设和范围，随后将报告中的每一个数据点和论点都关联到原始的、官方的或第一方的证据来源。特别适用于需要高可靠性、严谨学术或商业支撑的市场规模测算和预测场景。
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多格式文档转Markdown结构化工具

markitdown
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MarkItDown是一款轻量级工具，用于将各种异构文档（如PDF、Office、HTML等）转换为结构化的Markdown格式。它专门为文本分析、搜索引擎索引以及大型语言模型（LLM）和RAG系统的数据准备而设计，核心侧重于内容的结构化，而非视觉的完美还原。支持本地文件、数据流和多模态高级提取。
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串联质谱数据处理与比较

matchms
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Matchms是一个用于处理、清洗、比较串联质谱（MS/MS）数据的Python包。它支持多种文件格式（如mzML, MGF），核心功能包括库搜索、元数据协调、峰值过滤和计算多种相似性得分（如余弦相似度）。适用于代谢组学和质谱分析工作流程，帮助构建光谱相似性网络和结构化得分矩阵。
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MATLAB和Octave工作流安全指南

matlab
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本指南详细介绍了如何在MATLAB或GNU Octave环境中设计、审查和迁移数值工作流。核心目标是确保代码的重现性、安全性和稳健性，强调遵循严格的安全边界，并使所有数据和代码的语义表达得淋漓尽致。
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Matplotlib：Python科学绘图与可视化

matplotlib
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Matplotlib是Python最基础的绘图库，用于创建静态、动画和交互式图表。它提供了对所有绘图元素的精细控制，支持绘制线图、散点图、热图等多种科学和统计图表。最适合需要高质量、出版级别复杂图表输出的场景，推荐使用对象级API进行开发。
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药物化学化合物筛选工具

medchem
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这是一个用于药物发现领域的专业工具，提供全面的药物化学过滤功能。它能够基于药代动力学（如Lipinski规则）、结构警报（如PAINS, NIBR）和分子复杂性等多个维度，对化合物库进行高效筛选和优先级排序，帮助研究人员从大量化合物中筛选出有前景的候选药物。
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分子动力学模拟流程

molecular-dynamics
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本技能提供分子动力学模拟的完整工作流程，涵盖了系统构建、势场定义、能量最小化和平衡化过程。使用OpenMM和MDAnalysis等专业工具，适用于蛋白质结构稳定性分析、药物结合建模及生物物理学研究。
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