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科学创想伙伴

scientific-brainstorming
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346
面向早期研究的对话式思维伙伴，帮助生成新颖假设、发掘跨学科类比、质疑既有假设并梳理实验思路，为科学创意和方法设计提供结构化支持。
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Scikit 生存分析

scikit-survival
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282
基于 scikit-survival 的 Python 生存分析工具，涵盖 Cox、集成模型、SVM 与指标评估，便于处理删失数据的时间事件建模。
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单细胞生成建模工具集

scvi-tools
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353
基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。
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Seaborn统计可视化库

seaborn
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Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图（如直方图、KDE图）和复杂的多面板图，非常适合进行深入的数据洞察。
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Python离散事件模拟框架

simpy
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SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。
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Python统计建模与计量分析

statsmodels
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456
Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。
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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting
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该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。
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UMAP 高效降维可视化

umap-learn
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UMAP 提供快速非线性流形降维，可生成保留局部与全局结构的嵌入，适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。
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ZINC 可购化合物数据库

zinc-database
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通过网页或 CartBlanche API 查询 UCSF 维护的 ZINC22 2.3 亿+ 可购化合物，按 ZINC ID、SMILES、供应商或随机抽样获取结构与分子库，辅助虚拟筛选与对接准备。
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X推特数据采集与监控平台

x-twitter-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供完整的X（Twitter）数据访问能力。用户可以通过关键词或用户ID搜索推文，获取用户资料和详细的互动指标（点赞、转发）。它支持批量爬取粉丝、关注列表，并具备实时账户监控、设置Webhook以及运行抽奖活动等功能，是一个强大的社交媒体数据分析和情报工具。
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GeoMaster地球观测套件

geomaster
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GeoMaster 提供遥感、GIS、空间分析与机器学习的全面能力，支持卫星影像、矢量/栅格处理、点云、地形与水文建模，并兼容云原生流程，适用于各类地球观测与地理计算任务。
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cBioPortal癌症基因组数据

cbioportal-database
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通过 cBioPortal REST API 查询 TCGA、GENIE 等肿瘤研究的突变、拷贝数、表达和生存数据，可用于癌基因验证、共突变模式分析与临床变量关联研究。
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