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QuTiP 量子系统模拟工具

qutip
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
249
QuTiP 是一个面向开放与封闭量子系统的 Python 仿真工具，提供主方程、量子轨迹、可视化与分析模块，适合物理研究、教学实验与动力学探索。
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分子建模化学信息学工具包

rdkit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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RDKit是一个功能全面的化学信息学库，提供强大的Python API，用于分子分析和操控。它支持读取和写入多种分子格式（如SMILES, SDF, InChI），计算理化描述符（分子量、LogP、TPSA），执行子结构搜索和立体化学分析。该工具对于药物发现、计算化学和高级化学信息学研究工作流程至关重要。
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单细胞RNA测序分析流程

scanpy
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Scanpy是一个基于AnnData的综合性Python工具包，专用于分析单细胞RNA测序数据。它提供了一个完整的、可扩展的单细胞基因组学分析工作流程，涵盖了从质量控制（QC）、标准化、降维（PCA、UMAP、t-SNE）到细胞聚类、标志基因识别和细胞类型注释的每一个关键步骤。适用于生成高质量单细胞图谱和进行探索性生物学分析。
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scVelo RNA速度轨迹分析

scvelo
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面向单细胞 RNA-seq 的 RNA 速度分析工具包，通过建模未剪接/已剪接转录本动力学推断细胞分化方向、潜在时间和驱动基因，可与 Scanpy 流程联动。
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统计分析与假设检验指南

statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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获取深度金融信号分析

alphaear-deepear-lite
RKiding/Awesome-finance-skills
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该技能连接DeepEar Lite平台，用于实时抓取高频金融信号。它能够提取信号的标题、总结、情绪指标和置信度，提供完整的推理分析。适用于需要获取即时市场趋势、股票表现因子和专业金融分析的场景。
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金融时间序列预测与分析

alphaear-predictor
RKiding/Awesome-finance-skills
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该技能使用Kronos模型执行先进的金融时间序列预测。它首先生成量化基础预测，然后结合新闻情感分析进行调整和优化，是需要获取可操作市场洞察的金融专业人士的必备工具。
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Clari营收分析与仪表板

clari-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工作流用于构建基于Clari导出的数据的深度营收分析仪表板。它能够计算关键指标，如预测准确性、销售线索覆盖率和代表业绩变动，帮助财务分析师和销售经理评估营收健康状况和预测可靠性。
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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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ClickHouse常见错误诊断与修复指南

clickhouse-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一份快速参考资料，用于诊断和修复ClickHouse数据库中最常见的错误。内容涵盖了从SQL语法错误、内存限制超限到数据类型不匹配等各种问题，为用户提供了具体的错误代码、根本原因分析和可操作的SQL解决方案，确保数据库的稳定运行和高效分析。
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ClickHouse数据分析与查询

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套完整的ClickHouse数据处理工作流。它涵盖了高效的批量数据插入、高级分析查询（如漏斗分析、留存分析），以及使用物化视图进行数据预聚合。用户可利用此技能构建高性能的OLAP仪表板和执行大规模数据转换。
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ClickHouse快速上手与数据分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南是一个ClickHouse数据库的完整入门教程。内容涵盖了使用MergeTree创建表结构、通过代码（TypeScript）插入结构化事件数据，以及执行核心分析查询（如计数、分组、唯一用户统计）的完整流程。适用于初学者学习OLAP数据库、测试数据库连接或掌握数据仓库最佳实践。
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