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生物数据管理与分析平台

lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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LaminDB是一个专为生物学复杂数据集设计的开源数据框架。它提供了统一的湖仓架构，确保数据可查询、可追溯、可复现和符合FAIR原则。适用于管理多模态基因组数据（如scRNA-seq、空间转录组学），追踪计算流程，利用生物本体进行数据策展，并集成机器学习工作流。
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生物信息学工作流平台

latchbio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Latch是一个强大的Python框架，专为构建和部署可扩展的无服务器生物信息学工作流而设计。它允许用户使用Python装饰器定义复杂工作流，无缝集成Nextflow和Snakemake等主流工具，并通过LatchFile/LatchDir管理云数据。平台提供高级资源配置、GPU支持以及用于RNA-seq和AlphaFold等任务的预验证流程，确保计算生物学实验的高可重复性和效率。
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综合生物信号处理工具箱

neurokit2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本工具箱是一个全面的生理信号分析平台，可处理心电图(ECG)、脑电图(EEG)、皮肤电导(EDA)等多类型生物信号。它支持心率变异性分析、脑状态识别、自主神经系统评估等高级分析，广泛应用于心理生理学和临床研究。
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OMERO显微镜图像数据分析平台

omero-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能为OMERO（开源显微镜数据管理平台）提供了全面的Python集成，用于管理、可视化和分析复杂的显微图像数据。支持通过代码访问图像、检索数据集、管理感兴趣区域（ROIs）和注释，执行深层像素分析，并为高通量筛选和生物成像工作流进行批处理。
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PyTDC：药物发现机器学习数据集

pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyTDC是一个开放科学平台，专门为药物发现和治疗领域提供标准化、可直接用于AI训练的权威数据集和基准。它支持单实例预测（如ADME、毒性）、多实例预测（药物-靶点相互作用DTI）以及分子生成等多种核心任务，是药物机器学习模型开发和性能评估的必备工具。
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Qiskit量子计算框架

qiskit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Qiskit是一个领先的开源量子计算框架，允许用户构建、优化和执行复杂的量子电路。它支持在本地模拟器和真实的IBM量子硬件等多种平台上运行，是实现量子机器学习、化学模拟和组合优化等高级算法的理想工具。
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标注数据管理工具

annotation-data
SharpAI/DeepCamera
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本工具用于管理和处理标注数据集，提供完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能，支持标签管理和数据导出。核心功能包括支持COCO格式导出和Kaggle平台上传，旨在简化AI模型开发的数据处理流程，提升效率。
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Clari预测变化监控系统

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一个强大的解决方案，用于监控Clari中的关键预测变化。由于Clari缺乏全部数据的原生实时Webhook，本系统通过定时轮询数据导出并对比数据快照，实现精确的变更检测。它能计算出变化百分比，并通过Slack等平台触发即时告警，确保用户及时掌握收入预测或销售漏斗的重大变动。
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Hex成本优化与使用监控

hex-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供一套全面的Hex平台成本优化和使用监控解决方案。通过审核座位许可、优化数据连接和调整Notebook运行频率，帮助用户有效降低计算成本。包含了结果缓存和使用量监控的代码示例，以防止出现意外的费用支出。
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Clari收入情报数据架构

clari-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本参考架构提供了构建鲁棒的Clari收入情报数据平台的完整蓝图。它涵盖了整个数据生命周期，包括API数据抽取（ETL流程）、数据仓库建模、变化检测逻辑以及高级分析和告警层。适用于需要构建系统化、可监控的营收预测、跨平台数据集成或企业级收入分析系统的场景。
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Clari API升级与数据迁移

clari-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于处理Clari平台API的版本变更和数据导出结构（Schema）的迁移问题。它通过Python逻辑自动检测API的字段变动，并指导执行数据库的DDL操作，帮助开发者确保数据管道在Clari平台更新后依然稳定、可靠。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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