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基因组快速生物信息学搜索工具

gget
affaan-m/ECC
468
gget是一个强大的命令行和Python工具包，用于快速、可重复地在主要的基因组参考数据库（如Ensembl、UniProt）中进行生物信息学搜索。它能让用户快速查询基因元数据、执行初步的BLAST/BLAT比对，并探索相关通路、癌症或疾病模块。该工具尤其适用于初始的数据探索和生成可重复的证据记录，而不是复杂的生产级流程。
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系统性文献综述流程

literature-review
affaan-m/ECC
281
提供一套系统化、严谨的文献综述工作流程。覆盖学术、生物医学和技术领域，指导用户从定义研究问题（如PICO），到制定检索计划、证据筛选、结构化数据提取和主题整合，帮助构建高质量、可复现的综述报告。
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Matplotlib：Python数据可视化

matplotlib
sickn33/antigravity-awesome-skills
299
Matplotlib是Python最基础且强大的数据可视化库。本技能详细介绍了如何使用它创建各类静态、动画和交互式图表。内容涵盖了从基础的折线图到复杂的子图布局、热力图等高级功能。通过讲解对象式API和最佳实践，帮助用户生成专业、高质量的科学和业务图表。
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图网络分析与处理工具

networkx
sickn33/antigravity-awesome-skills
385
NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的网络和图结构。它支持多种图类型，并提供了完善的图算法功能，包括最短路径计算、中心性度量（如PageRank）、社区发现和连通性检测。用户可以生成模拟网络，读取和写入多种格式（如GraphML, CSV, Pandas），并利用Matplotlib进行可视化。特别适用于社交网络分析、生物网络研究和系统建模。
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单细胞RNA测序数据分析

scanpy
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Scanpy是一个强大的Python工具包，专用于单细胞RNA测序数据分析。它支持完整的生物学工作流程，包括质量控制、数据标准化、降维（PCA, UMAP, t-SNE）、聚类分析、标记基因鉴定和细胞类型注释。用户可以使用它生成高质量的科学图表。
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科学论文写作与排版

scientific-writing
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是核心的学术写作工具，用于撰写和修订科学手稿。它支持IMRAD结构和复杂的引用格式，并强调必须结合图形摘要和技术流程图等视觉元素，确保科研论文具备最高的专业性和可读性。
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网页图片确定性下载器

awesome-webpage-image-download
opensquilla/opensquilla
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该技能是一个确定性的内部图片下载器，专门用于处理大型网页搜索结果中的图片URL。它通过标准输入接收媒体槽和搜索结果，利用Python API下载直接的图片链接，并进行MIME类型验证。最终将图片可靠地保存到本地项目目录，无需依赖沙箱内的shell工具。
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构建黄金标准标注语料库

building-gold-corpus
maziyarpanahi/openmed
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本技能用于构建用于评估临床命名实体识别和去标识化模型的黄金标准语料库。它指导用户完成整个标注流程，包括定义标签模式、撰写标注指南、配置标注工具和生成合成临床文本。最终目标是创建结构化、无数据泄露的训练/开发/测试数据集，确保评估的科学性和可重复性。
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ICD-10编码辅助建议系统

coding-icd10
maziyarpanahi/openmed
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该系统为医疗编码人员提供决策支持，负责将OpenMed提取的诊断和手术过程实体，映射到标准的ICD-10-CM和ICD-10-PCS编码。它能提供候选代码和详细的临床推理，帮助编码人员缩小搜索范围，预填病历，但最终的编码确认必须由专业人工审核。
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数字取证事件时间线重建

competition-forensic-timeline
zhaoxuya520/reverse-skill
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本技能专注于数字取证（DFIR）领域，用于构建完整的事件时间线。它能够交叉关联来自操作系统日志（如EVTX）、网络流量（PCAP）、注册表、内存和文件系统的多源证据。通过建立统一的时间锚点和执行图谱，精确重构攻击者的行为链，帮助分析师理解事件发生的完整、有序的流程。
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恶意软件配置复原与分析

competition-malware-config
zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一个用于高级威胁分析的专业技能。它专注于从复杂的恶意软件样本中，恢复隐藏的配置、解码C2（命令与控制）参数、解包分阶段载荷，并提取IOC。核心在于找到准确的解码链（包括压缩、编码和加密步骤），并将恢复的字段与沙箱环境中的实际行为结果关联起来。
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临床笔记电子质量指标计算

computing-ecqms
maziyarpanahi/openmed
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该技能用于计算电子临床质量指标（eCQMs），通过CQL（临床质量语言）和QDM模型，将自由文本临床笔记中的关键信息（如咨询记录、症状或排除原因）提取出来。它将这些文本证据提升并补充到结构化的电子病历数据中，从而准确计算出质量指标的分子和有效排除项。本工具旨在增强数据捕获能力，不能替代专业的认证测量引擎。
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