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通用学术深度研究助理

deep-research
Imbad0202/academic-research-skills
354
这是一个由13个智能体组成的通用学术研究管道，可用于任何主题的深度学术研究。它覆盖了整个研究周期：从提炼精准研究问题、设计研究方法，到系统文献检索、跨源综合分析、偏见评估、元分析，最终生成符合APA 7.0标准的完整报告。适用于需要深入、严谨和可验证知识的学术研究人员。
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学术文献综述启动规划

litreview
alirezarezvani/claude-skills
222
该技能旨在为用户提供学术文献综述的初期规划，生成的是一份“启动指南”，而非完整的综述报告。它通过应用PICO、SPIDER等系统性框架，帮助用户精准提炼研究问题、限定研究范围，并构建出详细的搜索策略。输出结果是一份全面的指导文档，使研究人员能够自信地进入陌生领域，进行有针对性的学术检索。
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脑成像数据结构标准

bids
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
317
该技能提供处理神经科学和生物医学数据的综合工具，用于遵循BIDS标准来组织、验证、查询和转换多模态数据集。它适用于构建符合BIDS规范的目录结构，确保数据在分享或发表前的完整性，以及将原始DICOM扫描数据转换为标准格式。
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数据库表数据比对与校验

sql-server-table-reconciliation
github/awesome-copilot
347
本工具用于比较两个不同SQL Server实例（如生产与测试环境）中的同名表。它能高效检测出缺失的行、多余的行、表结构漂移（Schema Drift）和数据不匹配项。利用Python和Apache Arrow进行快速列式数据传输，生成详细的核对报告，是数据迁移和ETL流程验证的必备工具。
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OpenViking手动同步与召回

ov-dream
volcengine/OpenViking
136
该技能专用于执行OpenViking的手动数据同步和知识召回。它允许用户通过命令行明确触发聊天记录同步，并将查询路由到OpenViking进行精确的记忆搜索，确保操作不干扰正常的对话流程。
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Bilig工作簿：自动化表格计算

bilig-workpaper
sickn33/antigravity-awesome-skills
95
这是一个代码驱动的电子表格运行时，允许智能体通过API而非依赖UI来处理复杂的表格业务逻辑和公式计算。它适用于报价计算器、预算模型、数据验证等场景，旨在用确定性的工具调用取代脆弱的界面自动化，确保计算过程的可靠性。
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Pacsomatic肿瘤-正常样本分析工作流

pacsomatic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
186
该技能提供了用于匹配肿瘤-正常样本对分析的完整、可复现的工作流。它负责管理整个流程，包括输入验证（BAM文件）、生成pacsomatic兼容的样本表，创建可复现的启动工件（params YAML），并支持提交到各种调度器（如Slurm, LSF）。适用场景包括预运行验证（dry-run）、本地执行或提交作业，确保分析结果的稳定性和可追溯性。
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PDF转换智能路由器：结构化数据提取

pdf-conversion-router
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在作为PDF转换的智能路由器。它不会执行简单的文本提取，而是首先分析PDF的类型（如扫描件、医疗报告、表格密集型）和目标格式。然后，它会选择最佳的转换工具和参数组合，以确保数据结构、表格和标签值等信息的保真度和可读性，适用于任何需要高精度、结构化数据提取的复杂场景。
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跨领域科研文献检索

ii-commons
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
用于对学术研究和政策文件进行确定性、可复现的证据检索。支持搜索arXiv预印本、PubMed/PMC生物医学文献和美国政策语料库。提供语料库新鲜度检查、元数据查找和全文Markdown提取功能，确保研究结果的可靠性。
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批量RNA-seq全流程分析

bulk-rnaseq
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
469
该技能提供了一个端到端、高度可复现的批量RNA-seq差异表达分析工作流。它负责协调整个流程，指导用户从原始FASTQ测序数据开始，经过质量控制（QC）、修剪、比对（STAR/Salmon）、定量，生成基因水平计数矩阵，最终执行差异表达分析和通路富集分析。适用于需要稳健、统计学可靠且全过程可记录的实验分析。
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文档到数学问题规范提取

doc2math
sickn33/antigravity-awesome-skills
347
这是一个高级技能，用于将叙述性的技术文档、研究论文节选或自然语言问题描述，系统地转化为结构化的数学问题规范（MPS）。它能够精确提取变量、约束条件、优化目标和不确定性参数，并严格遵循零推理协议，确保所有输出内容均有原文证据支撑，适用于工程和数据科学领域的模型构建。
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本地版式感知文档解析器

liteparse
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
259
LiteParse是一款本地部署、高性能的文档解析工具。它能够从PDF、Office文件和图像中提取布局感知的文本，并输出带有精确坐标（bounding boxes）的结构化JSON数据。适用于构建高级RAG系统、进行引文溯源或作为多模态代理的底层数据预处理。
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