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质谱分析与数据处理平台

pyopenms
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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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基因组数据处理与分析

pysam
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Pysam是一个专业的基因组数据处理Python模块。它提供了一个Python接口，用于读写和操作主流基因组格式，包括BAM/CRAM比对文件、VCF/BCF变异文件和FASTA/FASTQ序列。广泛应用于基因组测序分析、变异检测、覆盖度计算以及构建复杂的生物信息学流程。
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RDKit化学信息学分子工具包

rdkit
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RDKit是一个功能强大的开源化学信息学库，提供全面的Python API，用于分子结构分析和操作。它支持读取和写入多种分子格式（如SMILES、SDF），计算理化描述符、指纹图谱，并执行子结构搜索、立体化学分析等。该工具集是药物发现、计算化学和材料科学研究的关键资源。
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智能研究资料查询

research-lookup
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本技能提供智能、实时、多维度的研究信息查询服务。它可根据查询内容自动选择最优后端，支持快速网络搜索、深度综合研究和专业学术论文检索。适用于文献验证、背景资料收集、市场趋势分析等科研场景。
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生物信息学数据分析工具

scikit-bio
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这是一个全面的Python生物信息学工具包，用于处理和分析生物学数据。核心功能包括DNA/RNA/蛋白质序列操作、配对和多重序列比对、构建和分析系统发育树，以及计算Alpha/Beta多样性等生态学指标。适用于微生物组学分析、进化学研究和各种生物数据处理，支持FASTA、Newick等标准格式。
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单细胞RNA速度轨迹分析

scvelo
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scVelo是一个用于单细胞RNA测序数据的RNA速度分析工具包。它通过建模mRNA剪接的动力学过程（利用未剪接与剪接mRNA的丰度比值），来推断细胞群体的状态转变和发育轨迹。该方法无需时间序列数据，即可预测细胞命运，是生物信息学和发育生物学研究中的关键工具。
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上下文与Token优化技能

zipai-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个高级技能，用于优化大型语言模型（LLM）的上下文使用。它通过制定严格的规则，实现提示缓存、日志精简、基于抽象语法树（AST）的代码检查和紧凑的数据结构化。适用于需要极高信息密度和迭代开发流程的专业技术场景。
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软件需求规格生成

kiro-spec-requirements
gotalab/cc-sdd
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该技能用于生成结构化、全面的软件需求规格文档。它从项目上下文、业务规则和技术约束中系统性地聚合信息，确保所有需求都聚焦于用户可观察的行为（做什么），而非实现细节（如何做）。它遵循如 EARS 等标准格式，并内置了严格的评审机制，以保证需求范围的清晰度和完整性。
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Adobe API 诊断信息收集工具

adobe-debug-bundle
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这是一个专业的诊断工具脚本，用于收集与Adobe API相关的完整环境诊断证据。它能够自动获取SDK版本、凭证状态、API连通性以及环境配置等关键信息，并将所有数据安全地打包成一个诊断包，极大地提高了寻求技术支持和排查复杂问题的效率。
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AI/机器学习职位搜索与市场分析

ai-dev-jobs-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该MCP为AI智能体提供接入实时、庞大的AI和机器学习职位索引。用户可以按角色、地点或公司搜索职位，获取完整的职位详情，分析薪资范围，了解招聘公司信息，并获取全面的市场统计数据。适用于进阶的求职、人才匹配和劳动力市场分析场景。
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Alchemy调试报告生成器

alchemy-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具用于生成全面的Alchemy SDK调试报告。它能自动收集关键的诊断证据，包括核心API、增强API和NFT API的连接性测试，同时检查多个主流区块链网络（如以太坊、Polygon）的状态，以及SDK版本和环境信息。适用于遇到复杂的区块链查询失败或需要提交专业支持工单时进行故障排查。
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Algolia诊断信息收集器

algolia-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于收集全面的Algolia诊断证据，包括索引统计信息、API密钥访问控制列表（ACL）和近期查询日志。该工具帮助开发者或管理员执行系统性故障排除，为撰写高质量的技术支持工单提供完整、详细的排查报告。
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