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Medchem 化合物筛选

medchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
62
基于 Python 的药物化学分子筛选工具，用于化合物库的分类与优先级排序。支持类药性规则（Lipinski、Veber、CNS）、结构警示目录（PAINS、NIBR、ChEMBL）、复杂度指标、官能团检测及查询语言，适用于大规模分子筛选与命中到先导化合物优化。
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神经电极数据全分析

neuropixels-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
84
基于 SpikeInterface 的 Neuropixels 细胞外记录全分析工具包，支持数据加载、预处理、漂移校正、Kilosort4 等算法的尖峰分类、质量指标计算和 AI 辅助单元整理，用于生成可发表的神经数据。
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Scikit-learn 机器学习

scikit-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
485
提供使用 scikit-learn 进行机器学习的全面指南，涵盖分类、回归、聚类、预处理、模型评估和流水线构建，适用于构建生产级机器学习工作流。
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PyTorch Geometric 图神经网络库

torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
408
PyTorch Geometric 是基于 PyTorch 的图神经网络标准库，支持节点、边和图分类，包含 GCN、GAT 等消息传递算法，处理异构图及邻居采样。适用于构建可扩展的 GNN 模型，提供标准数据集和预处理转换功能。
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Figma数据处理与隐私合规

figma-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
本技能集提供与Figma API交互的完整方法，涵盖了评论管理、版本历史获取以及敏感用户数据的处理。核心功能包括实现个人身份信息（PII）的脱敏、数据分类，并确保操作流程符合GDPR等数据隐私法规要求。
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Fondo设置与财务数据验证指南

fondo-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
158
本指南用于指导用户完成Fondo账户的全面设置验证。它涵盖了关键的财务核查步骤，包括银行交易同步、自动化交易分类（工资、软件、办公费）的审核，以及确认研发税收抵扣的资格和所需数据。适用于初始设置或进行核心财务数据流程审计时使用。
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Anthropic Claude API错误诊断指南

anth-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南是Anthropic Claude API的错误排查手册，按HTTP状态码（如400, 429, 500）分类。详细列出了常见错误类型、根本原因、修复方法和代码示例（Bash/Python），帮助用户快速定位并解决API调用和集成中的各种问题。
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Adobe SDK集成最佳实践

adobe-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能集提供了适用于Adobe Firefly、PDF服务等主流SDK的生产级集成模式。涵盖了身份验证（Token缓存）、API错误分类处理、指数退避重试机制以及异步任务轮询等最佳实践。旨在帮助开发者构建出健壮、可靠、符合工程规范的Adobe生态系统集成代码。
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高级Web3 SDK开发模式

alchemy-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能集提供了基于Alchemy SDK的生产级Web3开发架构模式。涵盖了多链客户端工厂、响应缓存层、类型安全的NFT查询构建器和错误分类机制，帮助开发者构建高可靠性、高性能的区块链应用。
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异步语音转录与智能分析

assemblyai-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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基于AssemblyAI的综合异步转录工作流，用于处理音频或视频文件。该功能提供强大的音频智能分析能力，包括说话人分离（Diarization）、情感分析、实体识别、内容安全审核、话题分类和敏感个人信息（PII）脱敏。适用于会议记录、访谈和大规模语音内容处理场景。
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第一性原理假设审计器

axiom
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个高级的批判性思维工具，用于解构复杂问题，将其剥离到“不可再拆的最小真相单元”。该技能系统性地挖掘隐藏假设（分为表层、中层、深层），并对其进行分类（事实、惯例、信念、利益驱动）。通过计算假设的脆弱性与影响力，帮助用户识别最危险的假设，从而重建基于事实的、更稳健的结论，特别适用于重大决策制定和商业假设验证。
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社交媒体缺陷报告聚类

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能是内部流程，用于处理原始的X/Twitter帖子，将其转化为结构化的缺陷报告。其流程包括解析、内容去重、PII脱敏、可靠性评分和分类，最终利用签名算法将相关的缺陷报告进行聚类。适用于大规模社交媒体缺陷工单的高效分流与分析。
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