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细胞图谱数据查询与分析

cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
225
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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基因组区间机器学习

geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
237
Geniml是一个用于对基因组区间数据（BED文件）进行机器学习建模的Python工具包。它提供了多种无监督方法（如Region2Vec和BEDspace），用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据关联的鲁棒嵌入。适用于基因组学研究中的降维、聚类、细胞类型注释和跨模态查询等任务。
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分子特征化与机器学习

molfeat
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
308
Molfeat是一个全面的分子特征化工具包，用于将化学结构（如SMILES）转化为机器学习所需的数值表示。它集成了超过100种特征计算器（包括ECFP、MACCS和预训练模型），广泛应用于QSAR药物设计、虚拟筛选和深度学习模型构建，是化学信息学领域的核心工具。
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质谱分析与数据处理平台

pyopenms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
391
这是一个基于Python的质谱分析计算平台，专为蛋白质组学和代谢组学工作流设计。它支持从原始MS数据到鉴定、定量（包括无标签和等位素定量）的完整分析流程，能够处理复杂的LC-MS/MS数据，是生物信息学研究的强大工具。
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PyTDC：药物发现AI数据集

pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
438
PyTDC（治疗性数据中心）是一个开放科学平台，为药物研发和开发流程提供完整的、可用于AI训练的数据集和基准测试。它支持单实例预测（如ADME、毒性）、多实例预测（DTI、DDI）以及分子生成等任务，是进行生物医学属性预测和模型性能评估的理想工具。
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SHAP模型可解释性与可信赖性

shap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
125
SHAP（Shapley加性解释）提供了一个基于博弈论的统一框架，用于解释复杂的机器学习模型。通过计算特征贡献度（Shapley值），它能够帮助用户理解模型做出特定预测的依据、分析潜在的模型偏差，并生成瀑布图等可视化结果，广泛应用于模型可解释性（XAI）领域。
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UMAP非线性降维与可视化

umap-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
143
UMAP是一种强大的非线性降维技术，用于将高维数据映射到低维空间（如2D/3D）。本工具支持用于数据可视化、聚类预处理和特征工程，能够保留数据的高维结构，并支持监督学习和多种距离度量指标。
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ClickHouse并发与资源限流配置

clickhouse-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
本技能指导如何配置和管理ClickHouse的服务器端资源限制、用户配额和连接管理。当遇到“并发查询过多”或其他资源瓶颈时使用。内容涵盖SQL配额设置、客户端连接池和应用层级的并发控制及重试机制，确保数据操作的稳定性和可靠性。
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金融综合信息检索

alphaear-search
RKiding/Awesome-finance-skills
482
该技能提供全面的金融信息检索能力。它集成了网络搜索（支持Jina、DDG、百度等多个引擎获取实时市场信息）和本地RAG检索功能（用于查询本地文档库，如每日新闻）。适用于需要结合广域市场知识和内部专有数据的金融分析师。
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Clari API升级与数据迁移

clari-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
404
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

coreweave-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
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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Navan数据提取与清洗

navan-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
446
本技能提供一套完整的Navan数据提取和转换方案，适用于构建数据仓库和分析仪表盘。它涵盖了REST API的复杂处理模式，包括分页获取、日期范围分块和基于UUID的去重清洗等关键步骤。无论是通过直接API接入，还是配置Fivetran/Airbyte等主流数据管道工具，都能帮助用户高效处理和清洗Navan数据。
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