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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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检测可用计算资源

get-available-resources
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该技能用于主动检测和报告全面的系统资源，包括CPU核心、GPU类型（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、可用内存和磁盘空间。它生成一个详细的JSON报告，并提供基于上下文的策略性建议，指导用户优化科学计算流程。例如，它会推荐并行处理库（Dask, joblib）、内存外存储方法（Zarr）或合适的GPU加速后端，帮助用户在进行大规模数据分析或模型训练前做出架构决策。
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生物信息学数据库查询工具

gget
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gget是一个全面的生物信息学工具包，提供统一的接口来访问20多个基因组数据库。它可用于进行基因信息查询、序列分析（如BLAST）、蛋白质结构获取、表达数据检索等，支持命令行和Python编程两种使用场景，适用于生物学研究。
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蛋白质糖基化分析与工程设计

glycoengineering
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本技能提供全面的工具用于分析和工程化蛋白质的糖基化修饰。它可以扫描氨基酸序列识别N-糖基化位点（N-X-S/T）并预测O-糖基化热点。主要应用于优化治疗性抗体、设计疫苗抗原和分析生物类似物，从而改善蛋白质的稳定性、功能或免疫逃逸能力。
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基因组区间分析与处理工具

gtars
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Gtars是一个高性能的基因组区间分析工具包，基于Rust开发并提供Python绑定。它专为处理基因组区间数据而设计，功能包括重叠区域检测、覆盖度轨道生成（WIG/BigWig）、用于机器学习模型的基因组序列Tokenization，以及单细胞基因组学中的片段分析。适用于构建复杂的生物信息学分析流程。
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全玻片图像分析与预处理

histolab
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Histolab是一个专业的数字病理学图像处理Python库。它能够自动化处理全玻片图像（WSI），实现组织区域的自动检测、精确分割和小块切片提取。该工具是为准备深度学习数据集和进行复杂的计算病理学分析流程而设计的。
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基于LLM的假设生成与测试

hypogenic
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Hypogenic是一个高级框架，利用大型语言模型（LLM）对复杂表格数据集进行系统化的假设生成和测试。它支持数据驱动、文献溯源和两者结合的多种模式，能将实证数据洞察与理论知识相结合，尤其适用于欺诈检测、内容分析和预测建模等领域，极大加速科学研究的发现过程。
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科学假设生成

hypothesis-generation
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本工具是一个遵循科学方法论的系统化流程，用于从观察或初步数据中构建可检验的科学假设。它指导用户完成文献综述、证据综合、提出竞争性假设和设计实验等全过程，尤其强调必须结合AI生成的科学图表来完善假设报告。
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LabArchives电子实验记录本API集成

labarchive-integration
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本技能提供全面的LabArchives电子实验记录本（ELN）API集成，支持程序化管理实验记录本。功能包括自动化创建/修改条目、上传各类附件、执行完整备份、生成使用报告，并可与Protocols.io、Jupyter等第三方工具无缝集成，适用于科研流程自动化。
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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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生成专业市场研究报告

market-research-reports
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该技能可生成专业级、篇幅超50页的市场研究报告，风格对标麦肯锡、波士顿咨询等顶级咨询公司。它支持通过研究数据查找进行深度数据分析，涵盖PESTLE、SWOT、波特五力等多种战略分析框架。核心功能包括使用科学示意图生成关键图表（如TAM/SAM/SOM、五力图）和生成高质量视觉内容，最终输出为专业排版的LaTeX/PDF文档，适用于投资决策、战略规划和思想领导力内容输出。
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