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新闻情绪分析与简报引擎

news-sentiment-engine
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该引擎能从多个RSS源（如TechCrunch、The Verge）汇集新闻，并利用AI技术（Claude）进行情绪分析。它能根据行业影响力和重要性对文章进行排名，生成结构化的摘要和评论，是撰写日常科技/AI简报和监控市场变化的高效工具。
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期权资金流分析器

options-flow-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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分析期权链数据，区分真实交易与彩票式投机合约，生成更可靠的认沽认购比、异常检测和到期结构分析，适用于自选股、板块和事件驱动标的。
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深度学术研究智能体

deep-research
Imbad0202/academic-research-skills
448
这是一个全方位的13个智能体组成的学术研究流程。它能指导用户完成从研究问题提出、系统文献综述、数据分析、元分析到最终撰写APA 7.0报告的整个科研周期。适用于需要进行深度、结构化、严谨学术研究的学生或专业研究人员。
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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
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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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