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学术论文图表与架构生成

academic-plotting

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流：一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图；二是使用matplotlib/seaborn等库，根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表（如折线图、热力图等）。适用于撰写任何需要图表的学术论文。

实验计划至代码实现部署

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该工作流旨在连接实验计划与实际可执行的代码。它读取结构化的实验路线图，自动生成或修改所需的代码脚本，处理环境配置和基准代码库。随后，它将实验部署到GPU计算资源上运行，并收集初步结果。此过程包含可选的跨模型代码审查，确保代码的逻辑正确性，是实现从研究假设到可衡量结果的关键步骤。

Trackio：机器学习实验跟踪

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sickn33/antigravity-awesome-skills

Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。

学术期刊论文检索

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

本技能通过语义学者API搜索大型学术数据库（如IEEE、ACM、Springer）中的已发表论文。它专注于提供经过同行评审的期刊和会议论文，并能提供完整的引用次数、出版物类型和详细的元数据，是查找经过验证的正式学术文献的最佳选择。

UniProt蛋白质数据库查询与分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

用于访问和查询UniProt蛋白质数据库，这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质，检索FASTA格式序列，实现跨数据库ID映射（如Ensembl, RefSeq），并分析GO术语等功能注释，是生物信息学数据分析的核心工具。

Python交互式可视化绘图库

sickn33/antigravity-awesome-skills

Plotly是一个功能强大的Python绘图库，用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型，涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析，或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。

多层知识库管理与同步

affaan-m/everything-claude-code

本框架旨在管理和同步跨越多个存储层（包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库）的知识库。它提供了一个结构化的体系，用于知识的摄取、组织、去重和检索，确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。

元数据和日志推送到Monte Carlo

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产（包括元数据、数据血缘和查询日志），并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景，例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。

dbt数据变更验证工作簿生成

monte-carlo-validation-notebook

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于为dbt模型或快照的变更自动生成交互式SQL验证工作簿。它能解析来自GitHub PR或本地仓库的变更，生成“前”（生产环境）和“后”（开发环境）的对比查询，从而帮助用户进行全面的数据质量和业务逻辑一致性验证。

研究知识图谱维基

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个持久化的、结构化研究知识库，用于系统性地积累和关联所有科研要素，包括论文、研究想法、实验结果和可检验的科学假设。它构建知识图谱，确保研究成果的积累性和持久性。通过定义实体和关系（如支持、矛盾），可以全面跟踪和管理整个科学研究的生命周期。

欧洲演员出生全名查询指南

actor-euro-french-wiki

EverMind-AI/EverOS

本指南教您如何查找欧洲演员（尤其是法语和东欧）的完整法定出生姓名。当英文资料或国际数据库只提供艺名时，本技巧侧重于使用法国维基百科等区域资源，结合特定的文化标识符（如“人民艺术家”），执行深度、定向搜索，确保获取准确的出生信息。

用Arboreto推断基因调控网络

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（包括bulk和scRNA-seq）推断基因调控网络（GRNs）。它利用GRNBoost2和GENIE3等高级机器学习算法，支持Dask的分布式计算，适用于分析大规模的转录组学数据。它可以帮助用户识别关键的转录因子-靶基因调控关系。

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