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板球运动员生涯数据验证

cricket-career-verify
EverMind-AI/EverOS
401
本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息，可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节（包括赛制、对手、得分）、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制，确保数据准确性。
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AnnData：单细胞注释数据结构

anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
176
AnnData是一个专业的Python库，用于处理和分析注释化的矩阵数据，尤其适用于单细胞基因组学和生物信息学领域。它能高效存储实验测量值（X）和多维度的元数据（obs, var等）。本技能支持读取、写入、子集和拼接大型复杂数据集（如.h5ad、.zarr），是进行scRNA-seq分析和集成scverse生态系统的关键工具。
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天体物理数据分析库

astropy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
481
Astropy是用于天文学研究和天体物理数据处理的核心Python库。它提供了一系列功能，用于处理物理单位、进行天体坐标转换（如ICRS、银河系坐标）、操作FITS文件，执行宇宙学计算，以及处理精确时间。它是进行任何涉及天体坐标、单位转换或分析大型天文学目录的必备工具。
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综合分子生物学工具包

biopython
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
180
Biopython是基于Python的综合性计算分子生物学工具包，功能强大。它用于处理生物序列（DNA、RNA、蛋白质），解析FASTA、GenBank、PDB等标准生物学文件格式，并支持程序化访问NCBI等大型数据库。适用于构建复杂的生物信息学流程，如序列比对、结构分析和系统发育树构建。
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生物信息学数据分析

bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个功能全面的Python库，为超过40个主要的生物信息学网络服务和数据库提供了统一的编程接口。它专为复杂的生物学工作流设计，支持跨数据库查询（如UniProt、KEGG、ChEMBL）、ID映射、蛋白质序列检索、通路分析以及运行BLAST等序列相似性搜索，极大地简化了来自多个生命科学资源的数据集成过程。
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细胞图谱数据查询与分析

cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能提供对CZ CELLxGENE大型公共单细胞和空间转录组学数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集，即可按细胞类型、组织、疾病等维度进行高效查询，获取基因表达矩阵、元数据和预计算的嵌入信息。适用于大规模、跨数据集的生物学研究和模型训练。
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上下文模式工程洞察面板

ctx-insight
mksglu/context-mode
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本工具可打开上下文模式的洞察仪表盘，为AI辅助工程团队提供中央分析层。用户可以查看每位工程师的生产力速率、识别重复尝试浪费、检测项目阻碍点，并获取按角色划分的详细性能视图。它是团队性能监控和登录信息的单一信息源。
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Python分子化学信息学工具包

datamol
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Datamol是一个基于RDKit的Python化学信息学工具库，它提供了一个简化的、Python化的抽象层，使复杂的分子操作变得易于使用。它支持SMILES解析、结构标准化、分子描述符计算、3D构象生成和高效批处理，非常适合在药物发现和化学研究流程中处理分子数据。
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综合科学数据探索分析

exploratory-data-analysis
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适用于分析任何专业的科学数据文件。支持超过200种主流格式，涵盖化学、生物信息学、显微成像、光谱学等多个领域。它能够自动识别文件类型，评估数据质量和结构，并生成详细的Markdown报告，为用户提供深入的洞察和后续分析建议。
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基因组区间机器学习

geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Geniml是一个用于对基因组区间数据（BED文件）进行机器学习建模的Python工具包。它提供了多种无监督方法（如Region2Vec和BEDspace），用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据关联的鲁棒嵌入。适用于基因组学研究中的降维、聚类、细胞类型注释和跨模态查询等任务。
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地理空间科学与遥感工具箱

geomaster
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一个全面的地理空间科学工具箱，涵盖遥感、GIS、空间统计和地球观测机器学习。它支持矢量、栅格、点云等多类型数据处理，支持云原生工作流和多种编程语言，适用于科研和商业级的地理空间分析任务。
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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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