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自主深度研究与报告生成

deep-dive
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
299
这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。
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生物学数据谱系湖仓

lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
436
LaminDB是一个开源的生物学领域谱系原生湖仓，用于管理和分析复杂的生物数据集和计算工作流。它使多种科学数据（如scRNA-seq, AnnData）具备可查询性、可追溯性并符合FAIR原则。核心功能包括强大的数据谱系跟踪、基于本体的注释和模式验证，支持在多云/本地存储系统上进行统一查询，适用于生物信息学研究。
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Latch生物信息学工作流集成

latchbio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
253
本技能提供了一个全面的框架，用于在Latch平台上构建、注册、调试和运行复杂的生物信息学工作流。它支持Python SDK、命令行接口，并整合了Nextflow和Snakemake等主流工作流引擎。适用于开发、部署和管理数据密集型、高可靠性的计算生物学管道。
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串联质谱数据处理与比较

matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
489
Matchms是一个用于处理、清洗、比较串联质谱（MS/MS）数据的Python包。它支持多种文件格式（如mzML, MGF），核心功能包括库搜索、元数据协调、峰值过滤和计算多种相似性得分（如余弦相似度）。适用于代谢组学和质谱分析工作流程，帮助构建光谱相似性网络和结构化得分矩阵。
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计算病理学分析平台

pathml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
136
PathML是一个专为本地化、研究用途设计的计算病理学分析平台。它支持从全玻片图像（WSI）加载、切片、预处理、质量控制（QC）、多重图像定量分析以及构建空间图谱等核心工作流程。该工具强调数据隐私和结果的可重复性，仅用于科学研究。
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系统发生树构建与分析工具包

phylogenetics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
99
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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RNA-seq差异基因表达分析

pydeseq2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
278
PyDESeq2是用于批量RNA-seq数据差异基因表达分析的Python工具。它支持复杂的公式化设计，执行带有FDR校正的Wald检验，并提供LFC收缩等高级功能。用户可以在Python环境中完成从数据加载到结果解读的完整生物信息学工作流。
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Python多目标优化框架

pymoo
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Pymoo是一个全面的Python优化框架，专门用于解决包含多个冲突目标的复杂优化问题。它实现了NSGA-II、MOEA/D等先进的进化算法，能够高效地寻找帕累托最优解集。该工具在工程设计、科学建模和需要分析多重权衡取舍的决策制定流程中具有极高的应用价值。
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科学可视化与数据完整性

scientific-visualization
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能旨在指导用户创建和审核科学、可访问、可用于出版的高保真图表。核心是维护数据完整性，强调科学原理优于盲从期刊规范。内容涵盖了从定义证据、选择诚实编码（如处理缺失值、不确定性）到使用Matplotlib等库实现最佳实践，确保图表符合WCAG等可访问性标准。
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生物数据分析工具包

scikit-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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ClickHouse数据导入与管道构建

clickhouse-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程提供了一套构建ClickHouse数据摄取管道的完整解决方案。它涵盖了从多种来源（如HTTP Webhooks、Kafka、S3等）导入数据的最佳实践。内容详细展示了如何实现数据批处理、去重（使用ReplacingMergeTree）以及系统监控，确保数据流的稳定性和可扩展性，适用于构建大型实时数据分析系统。
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财经新闻趋势预测分析

alphaear-news
RKiding/Awesome-finance-skills
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该技能用于聚合实时金融信息，包括来自多个源头（如微博、知乎）的热点新闻和市场趋势报告。此外，它还具备获取Polymarket等预测市场结构化数据的能力。当您需要获取一个全面、统一的金融市场视图，涵盖突发新闻、情绪聚合和前瞻性预测时，请使用此功能。
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