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去中心化流动性池分析
analyzing-liquidity-pools
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
266
本工具用于深度分析去中心化交易所(DEX)的流动性池。它可以计算并比较关键金融指标,包括总锁定价值(TVL)、交易量、费用收入和无常损失(IL)。当您需要评估不同协议的挖矿机会、比较池子风险或预测流动性挖矿回报时,应使用本功能。
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去中心化流动性池分析
analyzing-liquidity-pools
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
266
本工具用于深度分析去中心化交易所(DEX)的流动性池。它可以计算并比较关键金融指标,包括总锁定价值(TVL)、交易量、费用收入和无常损失(IL)。当您需要评估不同协议的挖矿机会、比较池子风险或预测流动性挖矿回报时,应使用本功能。
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链上DeFi数据深度分析
analyzing-on-chain-data
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
115
这是一个用于进行深度链上(On-chain)数据分析的工具。它可以追踪DeFi协议的关键指标,包括总锁仓价值(TVL)、费用收入、去中心化交易所(DEX)交易量和收益机会。它帮助研究员和分析师获取程序化的链上数据洞察,以评估协议的健康度和投资潜力。
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链上DeFi数据深度分析
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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
115
这是一个用于进行深度链上(On-chain)数据分析的工具。它可以追踪DeFi协议的关键指标,包括总锁仓价值(TVL)、费用收入、去中心化交易所(DEX)交易量和收益机会。它帮助研究员和分析师获取程序化的链上数据洞察,以评估协议的健康度和投资潜力。
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DeFi收益优化与比较
optimizing-defi-yields
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
445
用于发现和比较去中心化金融(DeFi)协议的收益机会。该工具聚合了跨链的APY/APR数据,并提供详细的风险评估和优化建议,帮助用户系统性地分析和选择最优的挖矿和投资策略。
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临床决策支持文档
clinical-decision-support
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
301
为医药与临床研究生成出版级临床决策支持文档,涵盖生物标志物分层队列分析、证据分级治疗建议、统计对比及符合监管要求的 LaTeX/PDF 输出。
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ClinPGx 药物基因组数据库
clinpgx-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
210
通过 ClinPGx REST API 查询基因-药物关系、CPIC/DPWG/FDA 指南、等位基因功能与频率等临床药物基因组数据,支持个体化用药与临床决策。
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DrugBank 数据洞察
drugbank-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
439
提供 DrugBank 的药物与靶点数据访问,涵盖数据下载、信息查询、药物相互作用网络、靶点与通路分析以及化学相似性比较,支持药理研究与临床安全评估。
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FDA监管数据查询
fda-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
408
通过 Python 调用 openFDA 接口查询药品、器械、食品、兽药及物质的监管、召回、安全与上市信息,辅助合规分析与药物安全研究。
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社交图谱加权排名分析
social-graph-ranker
affaan-m/everything-claude-code
364
这是一个先进的网络情报工具,用于计算加权图谱分数,描绘到达目标的最优路径。它能够识别潜在的引荐人,衡量跨连接的“桥梁价值”,并帮助用户判断是否需要温和引荐或直接外联。对于需要掌握核心排名数学原理的用户尤其适用。
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临床决策支持与分析
clinical-decision-support
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
118
该工具专为制药和临床研究领域设计,用于生成专业、可发表的临床决策支持文档。它支持基于生物标志物的患者队列分析、高级统计学比较(如风险比、生存曲线),以及遵循GRADE标准的循证治疗指南。输出格式优化适用于监管申报和医学期刊。
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串联质谱数据处理与比较
matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
489
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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