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科学假设生成

hypothesis-generation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
213
本技能指导用户遵循科学方法论，从观察或初步数据出发，系统性地构建可测试的科学假设。它涵盖了文献检索、证据综合、提出多个竞争假设、评估假设质量（如可证伪性），并设计详细的实验方案。报告中强制要求使用科学示意图进行可视化。
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分子动力学模拟流程

molecular-dynamics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供分子动力学模拟的完整工作流程，涵盖了系统构建、势场定义、能量最小化和平衡化过程。使用OpenMM和MDAnalysis等专业工具，适用于蛋白质结构稳定性分析、药物结合建模及生物物理学研究。
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综合生物信号处理工具箱

neurokit2
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本工具箱是一个全面的生理信号分析平台，可处理心电图(ECG)、脑电图(EEG)、皮肤电导(EDA)等多类型生物信号。它支持心率变异性分析、脑状态识别、自主神经系统评估等高级分析，广泛应用于心理生理学和临床研究。
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系统发生树构建与分析工具包

phylogenetics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
496
本工具包提供完整的系统发生学分析流程，涵盖序列比对、数据精修和树状图构建。集成了MAFFT进行多序列比对，IQ-TREE 2和FastTree进行最大似然树推断。适用于分子基因组学、病毒进化追踪、蛋白质家族分析和分子时钟研究等领域，实现自动化生物信息学分析。
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生物数据分析工具包

scikit-bio
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scikit-bio是一个全面的Python库，专为生物信息学和生物数据分析设计。它提供强大的功能，用于处理DNA、RNA和蛋白质序列，执行复杂的序列比对，构建和分析系统发育树，并进行高级的生态学统计。核心能力包括计算多样性度量、进行降维分析（PCoA）以及处理多种生物学文件格式（如FASTA，Newick）。适用于微生物学、基因组学和生态学研究领域。
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TimesFM零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能基于Google TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需自定义模型训练，即可处理任何单变量时间序列数据（如销售额、传感器读数等）。它提供点预测和校准的预测区间（分位数），支持完整的概率性分析。使用前会执行强制性系统检查，确保运行环境资源充足。
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Clari预测变化监控系统

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本技能提供了一个强大的解决方案，用于监控Clari中的关键预测变化。由于Clari缺乏全部数据的原生实时Webhook，本系统通过定时轮询数据导出并对比数据快照，实现精确的变更检测。它能计算出变化百分比，并通过Slack等平台触发即时告警，确保用户及时掌握收入预测或销售漏斗的重大变动。
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ClickHouse诊断数据采集

clickhouse-debug-bundle
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用于收集ClickHouse的综合诊断数据，包括系统指标、查询日志、合并状态和磁盘使用情况。该功能适用于性能故障排查、准备技术支持工单或调查复杂的数据库基础设施问题，确保提供完整的诊断证据。
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金融信号追踪与演变分析

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RKiding/Awesome-finance-skills
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该技能提供了一个强大的框架，用于追踪和更新金融投资信号。它能系统性地评估新市场信息（如突发新闻或价格变动）对现有投资信号的影响。系统将判断信号是增强、减弱、证伪，还是保持不变，为复杂的金融决策提供持续、可靠的信号验证。
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Bright Data 网页数据爬取指南

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本指南详细介绍了如何使用 Bright Data 的 Web Unlocker 代理进行网页爬取。它展示了如何绕过 CAPTCHA、指纹识别等复杂的反爬机制。内容提供了 Node.js 和 Python 两种语言的代码示例，指导用户通过代理端点或 REST API 实现数据抓取，适用于构建专业的爬虫或数据采集系统。
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Clari收入情报数据架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本参考架构提供了构建鲁棒的Clari收入情报数据平台的完整蓝图。它涵盖了整个数据生命周期，包括API数据抽取（ETL流程）、数据仓库建模、变化检测逻辑以及高级分析和告警层。适用于需要构建系统化、可监控的营收预测、跨平台数据集成或企业级收入分析系统的场景。
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ClickHouse生产环境就绪检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单提供了一套全面的ClickHouse生产环境就绪检查流程。它覆盖了从表结构设计（MergeTree、分区）、服务器配置调优、数据备份策略、监控告警设置（延迟、内存），到安全加固和应用集成等所有关键环节，确保系统上线前达到最佳的稳定性和可靠性。
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