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专业网络研究与信息综合

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这是一个专家级网络研究工具，擅长利用高级搜索策略（如查询优化和领域过滤）从多个互联网来源收集、综合和核实信息。适用于需要进行事实核查、趋势分析和生成结构化、可操作洞察的复杂研究任务，确保结论的权威性和可信度。

Apache Spark性能优化与调优

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sickn33/antigravity-awesome-skills

详细介绍了Apache Spark作业的生产级优化模式和最佳实践。内容涵盖分区策略、内存管理、数据倾斜处理、连接优化（如广播连接和桶连接）以及资源调优，帮助用户解决大规模数据处理中的性能瓶颈，提升数据管道的运行效率。

SQL 查询优化器

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在数据分析领域自动提供 SQL 查询优化指导，涵盖查询模式、可视化与商业智能场景，通过行业最佳实践和可生产代码帮助用户提升查询效率。

统计显著性计算器

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在数据分析中自动提供统计显著性计算支持，涵盖 SQL、可视化、统计分析与商业智能场景，并输出符合行业标准的结果。

时间序列分解器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在数据分析场景下自动化处理时间序列分解任务，提供模式与最佳实践指导，生成可用于 BI 的代码与配置并校验输出。

可视化最佳实践指南

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为数据分析中的可视化提供自动化支持，涵盖分步指导、行业模式、可投入生产的代码和报告验证，帮助保持优秀的数据呈现规范。

Datamol化学信息工具

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Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。

NGS 数据可视化利器

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deepTools 提供命令行 Python 工具链，可将 BAM 转为标准化覆盖、完成 QC（指纹、相关、PCA）、比对样本，并绘制 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 的热图与轮廓等可视化，支持常见流程模板。

系统发育树工具包

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一个用于系统发育树分析的套件，支持树结构操作、进化事件检测、NCBI分类学集成以及 PDF/SVG 等可视化，适合系统发育组学与基因家族研究。

科学数据探索分析

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自动识别 200+ 科学数据格式，提取元数据、评估数据质量、推荐可视化方案，并生成 Markdown 报告，帮助科研人员在后续分析前全面把握数据结构与特征。

基因组区间工具库

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高性能 Rust 工具库（含 Python 绑定），面向基因组区间分析，支持重叠检测、覆盖轨道、ML 标记化、参考序列管理、片段拆分与评分等常见测序数据流程。

Histolab 全切片瓦片处理

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Histolab 为全切片图像提供自动化组织检测、瓦片抽取和染色标准化，方便快速构建数据集和进行瓦片级分析，适用于轻量化病理图像处理流程。

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