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研究知识持久化知识库

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个为研究项目设计的持久化知识库，用于系统性积累和关联所有研究产物，包括论文、想法、实验记录和科学主张。它通过构建类型化关系图谱（如‘支持’、‘矛盾’等），避免了知识的重复推导，确保知识随研究过程不断积累和完善。适用于复杂、多阶段的科学和AI研究项目。
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足球实体假设与验证

football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
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本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体（球员或俱乐部）。当搜索结果提供初步线索，或当问题提供了足够的详细约束条件（如国籍、时代、联赛）进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索，并交叉比对所有约束（如出生年份、职业生涯等）以确保信息准确性。
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学术论文术语精准翻译

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EverMind-AI/EverOS
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当研究问题使用口语化或笼统的描述时，本功能能够将其转化为标准、精准的学术术语。它帮助用户识别并提供多个同义词候选，从而提高论文搜索的精确度。通过优化搜索关键词，结合数值和时间约束，确保检索结果高度相关，高效定位关键学术文献。
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Paperzilla研究助理命令行工具

paperzilla
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个用于与Paperzilla平台交互的命令行工具，旨在帮助用户管理和分析学术研究文献。用户可以使用它获取最新的项目推荐、以Markdown格式获取并总结核心论文，了解论文与自身研究的相关性，并能将数据导出为JSON或Atom格式，是科研人员提高文献管理和研究效率的必备工具。
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生物学化学/数值精准匹配

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EverMind-AI/EverOS
429
当生物学问题涉及特定的化学化合物名称、精确的浓度值（如“0.330 mg/100g”）或分类学同义词计数时，使用此技巧。通过使用引号进行精确匹配，并结合多个具体的化合物名或数值，可以极大地提高搜索的唯一性和准确性，尤其适用于生物化学和植物学研究。
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历史事件与纪念碑关联搜索

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EverMind-AI/EverOS
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本技能用于指导用户通过历史事件关联搜索相关的纪念碑或地标。核心思路是将历史事件（如战役、重大日期）作为主要的搜索锚点，再定位相关的纪念设施或建筑。提供系统化的查询模板和反模式，确保在进行地理和历史信息检索时，能准确捕捉事件背景。
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艺人生活事件身份识别

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EverMind-AI/EverOS
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本方法指导用户在识别音乐人时，将搜索重点从作品信息（如专辑或歌曲）转移到其独特的个人生活事件。它强调使用极具辨识度的生平细节、职业转折点或特殊人生经历作为主要搜索锚点，从而在缺乏作品线索时，大幅提高身份识别的准确性。
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天体物理数据分析库

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Astropy是用于天文学研究和天体物理数据处理的核心Python库。它提供了一系列功能，用于处理物理单位、进行天体坐标转换（如ICRS、银河系坐标）、操作FITS文件，执行宇宙学计算，以及处理精确时间。它是进行任何涉及天体坐标、单位转换或分析大型天文学目录的必备工具。
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综合分子生物学工具包

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Biopython是基于Python的综合性计算分子生物学工具包，功能强大。它用于处理生物序列（DNA、RNA、蛋白质），解析FASTA、GenBank、PDB等标准生物学文件格式，并支持程序化访问NCBI等大型数据库。适用于构建复杂的生物信息学流程，如序列比对、结构分析和系统发育树构建。
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生物信息学数据分析

bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个功能全面的Python库，为超过40个主要的生物信息学网络服务和数据库提供了统一的编程接口。它专为复杂的生物学工作流设计，支持跨数据库查询（如UniProt、KEGG、ChEMBL）、ID映射、蛋白质序列检索、通路分析以及运行BLAST等序列相似性搜索，极大地简化了来自多个生命科学资源的数据集成过程。
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细胞图谱数据查询与分析

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能提供对CZ CELLxGENE大型公共单细胞和空间转录组学数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集，即可按细胞类型、组织、疾病等维度进行高效查询，获取基因表达矩阵、元数据和预计算的嵌入信息。适用于大规模、跨数据集的生物学研究和模型训练。
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临床决策支持报告生成

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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为制药和临床研究领域生成专业的临床决策支持（CDS）文档。该技能专注于基于证据的分析，包括生物标志物分层患者队列分析、带GRADE分级的治疗推荐报告。支持高级统计分析和专业格式输出，适用于监管申报和医学指南的撰写。
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