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新闻情绪分析与简报引擎

news-sentiment-engine
sickn33/antigravity-awesome-skills
79
该引擎能从多个RSS源（如TechCrunch、The Verge）汇集新闻，并利用AI技术（Claude）进行情绪分析。它能根据行业影响力和重要性对文章进行排名，生成结构化的摘要和评论，是撰写日常科技/AI简报和监控市场变化的高效工具。
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期权资金流分析器

options-flow-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
73
分析期权链数据，区分真实交易与彩票式投机合约，生成更可靠的认沽认购比、异常检测和到期结构分析，适用于自选股、板块和事件驱动标的。
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学术文献综述启动指南

litreview
alirezarezvani/claude-skills
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这是一款专业的学术文献调研工具，用于帮助研究人员在陌生领域建立研究框架。它通过免费的PubMed和OpenAlex API搜索论文，并生成一份结构化的“启动指南”，而非完整的综述。系统指导用户明确研究问题，系统性地进行文献搜索和初步分析，为深入研究打下坚实基础。
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研究查询路由器与执行器

research
alirezarezvani/claude-skills
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本技能是一个高级混合路由器，用于处理复杂的研究请求。它能精确判断用户意图，若匹配特定领域（如专利、学术文献、资助项目或公司背景调查），则路由至专业模块；否则，执行全面的回退流程，综合多源信息，生成带有完整引文的详细报告。适用于跨多个领域的深度调查研究。
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BIDS 数据集管理与验证

bids
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
117
使用脑成像数据结构（BIDS）标准组织、查询、验证和转换神经科学数据集。支持 MRI、EEG 等行为数据。利用 PyBIDS 进行索引，使用 bids-validator 检查合规性。适用于准备分析流程和提交至仓库。
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数据库表数据比对与校验

sql-server-table-reconciliation
github/awesome-copilot
340
本工具用于比较两个不同SQL Server实例（如生产与测试环境）中的同名表。它能高效检测出缺失的行、多余的行、表结构漂移（Schema Drift）和数据不匹配项。利用Python和Apache Arrow进行快速列式数据传输，生成详细的核对报告，是数据迁移和ETL流程验证的必备工具。
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OpenViking手动同步与召回

ov-dream
volcengine/OpenViking
94
该技能专用于执行OpenViking的手动数据同步和知识召回。它允许用户通过命令行明确触发聊天记录同步，并将查询路由到OpenViking进行精确的记忆搜索，确保操作不干扰正常的对话流程。
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Bilig工作簿：自动化表格计算

bilig-workpaper
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个代码驱动的电子表格运行时，允许智能体通过API而非依赖UI来处理复杂的表格业务逻辑和公式计算。它适用于报价计算器、预算模型、数据验证等场景，旨在用确定性的工具调用取代脆弱的界面自动化，确保计算过程的可靠性。
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Pacsomatic 肿瘤分析工作流工具

pacsomatic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能自动化 nf-core/pacsomatic 流程，用于从 BAM 文件进行配对肿瘤 - 正常变异分析。它处理输入验证、样本表生成、预运行检查及向 Slurm 等调度器提交。适用于可重复的生物信息学分析执行和流程故障排查。
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PDF转换智能路由器：结构化数据提取

pdf-conversion-router
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在作为PDF转换的智能路由器。它不会执行简单的文本提取，而是首先分析PDF的类型（如扫描件、医疗报告、表格密集型）和目标格式。然后，它会选择最佳的转换工具和参数组合，以确保数据结构、表格和标签值等信息的保真度和可读性，适用于任何需要高精度、结构化数据提取的复杂场景。
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跨领域科研文献检索

ii-commons
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
用于对学术研究和政策文件进行确定性、可复现的证据检索。支持搜索arXiv预印本、PubMed/PMC生物医学文献和美国政策语料库。提供语料库新鲜度检查、元数据查找和全文Markdown提取功能，确保研究结果的可靠性。
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批量 RNA-seq 定量分析流程

bulk-rnaseq
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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将 bulk RNA-seq 的 FASTQ 及 Salmon、STAR、featureCounts 定量结果整理为基因水平计数矩阵，涵盖 nf-core/rnaseq 流程、生物学重复、链特异性与质量控制，并衔接 PyDESeq2 差异表达分析。
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