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代谢模型与系统生物学分析

cobrapy
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137
COBRApy是一个强大的Python库，用于约束性重构与分析（COBRA）。它支持进行代谢模型的构建、模拟和分析，特别适用于系统生物学研究。核心功能包括通量平衡分析（FBA）、通量变异分析（FVA）、基因或反应缺失突变体模拟，以及优化生长培养基。支持SBML、JSON、YAML等多格式代谢模型。
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基于LLM的假设生成与测试

hypogenic
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Hypogenic是一个高级框架，利用大型语言模型（LLM）对复杂表格数据集进行系统化的假设生成和测试。它支持数据驱动、文献溯源和两者结合的多种模式，能将实证数据洞察与理论知识相结合，尤其适用于欺诈检测、内容分析和预测建模等领域，极大加速科学研究的发现过程。
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药物化学分子筛选与过滤

medchem
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Medchem是一个功能强大的Python库，专用于药物发现领域的分子过滤和优先级排序。它支持应用严格的药代动力学规则（如Lipinski、Veber），检测结构警报（PAINS、NIBR），计算复杂性指标，并通过自定义查询语言对化合物库进行多维度分级筛选，适用于先导化合物优化。
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复杂网络与图谱分析

networkx
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NetworkX是Python生态系统中的核心库，用于创建、分析和可视化复杂的网络图谱。它支持处理社会网络、生物网络、交通系统等多种关系结构。用户可以使用它计算最短路径、中心性、社区结构等高级图论算法，并支持多种数据格式的读写，是网络科学研究的必备工具。
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基因组数据操作与分析

polars-bio
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这是一个基于Polars的高性能基因组数据处理库。它支持核心区间运算（如重叠、合并、互补）以及主流生物信息学文件格式（如VCF、BAM、BED、GFF）的读写。特别适用于处理超大型、无法一次性加载到内存的基因组数据集，支持流式和云端存储I/O。
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PyMC：贝叶斯概率建模

pymc
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PyMC是一个用于贝叶斯建模和概率编程的Python库。它允许用户构建、拟合和验证复杂的统计模型，如分层模型和时间序列。用户可以使用MCMC采样或变分推断进行参数估计，非常适用于进行不确定性量化和比较多模型。
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实验完整性审计

experiment-audit
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能用于系统性地审计AI实验结果的完整性和可靠性。它采用跨模型审查流程，旨在检测实验中常见的欺诈行为，例如伪造的真实标签（Ground Truth）、不当的得分归一化或范围不足的报告。适用于所有需要对实验结果进行对抗性验证的场景。
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启智GPU计算任务管理工具

qzcli
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这是一个模仿kubectl/docker风格的命令行工具，用于管理启智（Qizhi）平台的GPU计算任务。它支持交互式和非交互式作业提交、资源发现、节点可用性检查以及批处理，适用于分布式训练和高性能计算（HPC）工作负载，是数据科学家和ML工程师的首选工具。
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跨领域科研文献检索

ii-commons
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于对学术研究和政策文件进行确定性、可复现的证据检索。支持搜索arXiv预印本、PubMed/PMC生物医学文献和美国政策语料库。提供语料库新鲜度检查、元数据查找和全文Markdown提取功能，确保研究结果的可靠性。
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通过TOM连接Power BI模型

connect-pbid
data-goblin/power-bi-agentic-development
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这是一个专业的技能，用于通过PowerShell的TOM和ADOMD.NET连接到本地Power BI Desktop的表模型。它支持模型枚举、执行复杂的DAX查询和修改模型元数据，并通过Desktop Bridge管理报告画布状态。适用于无法使用外部CLI工具时的模型层直接操作。
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DAX性能优化与调试指南

dax
data-goblin/power-bi-agentic-development
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本技能提供了一套全面的DAX优化、调试和编写指南。它指导用户通过分层框架进行系统性的性能调优，涵盖了引擎内部原理、最佳实践和性能分析方法，适用于Power BI等场景下的语义模型开发。
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Power BI 报告设计规范

pbi-report-design
data-goblin/power-bi-agentic-development
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本指南提供了全面的Power BI报告设计最佳实践，指导用户建立统一的设计身份、遵循视觉层次结构（如3-30-300法则）、规范色彩使用、确保可访问性，并根据页面目的进行结构化布局。旨在将原始数据转化为专业、可操作、用户友好的商业报告。
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