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PathML 病理计算工具包

pathml
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
468
PathML 是用于计算病理的 Python 工具集，支持多种切片格式、H&E 预处理、图谱构建和 HoVer-Net/HACTNet 训练，方便多重免疫荧光及空间蛋白组分析与管理。
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材料结构分析工具

pymatgen
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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一个面向计算材料科学的 Python 库，可创建/转换晶体结构、计算相图与电子结构，分析对称性与配位并接入 Materials Project API，支持高通量工作流。
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学术评估框架

scholar-evaluation
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
475
该技能运用 ScholarEval 框架对学术成果的选题、方法、数据、分析、写作及引用等维度进行结构化评分，输出优劣点与改善建议，并推荐可视化流程图以增强评估表达。
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科学批判性思维

scientific-critical-thinking
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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评估科研结论和实验严谨性，根据方法学、统计有效性、证据质量与偏差，结合 GRADE 与 Cochrane 风险评估框架，必要时配套科学图示，提升分析清晰度。
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Seaborn统计可视化库

seaborn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
472
Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图（如直方图、KDE图）和复杂的多面板图，非常适合进行深入的数据洞察。
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SHAP 模型可解释性

shap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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提供 SHAP 相关指导，展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性，并对各种模型（树、深度、线性、黑盒）进行解释与比较。
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STRING蛋白互作查询

string-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图，并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集，支持跨物种分析与网络扩展。
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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting
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300
该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。
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安卓UI自动化测试与验证

android-ui-verification
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本技能提供了一套系统化的安卓端到端UI测试和验证框架。它指导用户完成设备校准、使用uiautomator发现UI元素、执行复杂的交互操作（点击、滑动、输入），并通过截图和实时日志分析（logcat）进行结果报告。适用于确保React Native或原生Android应用的功能稳定性和界面正确性。
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多平台品牌声誉监控

apify-brand-reputation-monitoring
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供了一个全面的框架，用于从多个主流平台（如Google地图、Booking、Facebook、Instagram等）抓取和监控品牌评论、评分及提及情况。它支持结构化数据采集和情感分析，帮助用户实时掌握品牌声誉，并生成可用于市场调研和报告的报告。
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多平台竞品情报分析

apify-competitor-intelligence
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具提供全面的竞品情报分析，能够从谷歌地图、预订网站、脸书、Instagram、YouTube和TikTok等多个主流平台采集和分析数据。它可以提取竞争对手的内容、定价、广告策略、评论情绪和市场定位等结构化数据。适用于需要进行深度市场基准测试、制定产品或营销战略的研究人员和专业人员。
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多平台市场情报采集

apify-market-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具利用Apify Actors，从谷歌地图、Facebook、Instagram、Booking.com等多个主流平台高效采集结构化市场数据。它用于市场尺寸评估、区域需求分析、价格趋势监控和消费者行为研究，帮助用户获取全面的商业洞察，发现商业机会和潜在风险。
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