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基因组区间机器学习

geniml
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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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地理空间数据分析工具

geopandas
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个强大的Python库，用于对矢量地理空间数据进行复杂的空间分析。它支持处理Shapefile、GeoJSON等多种格式，能够执行空间连接、缓冲区分析、区域叠加、CRS转换等高级地理信息系统（GIS）操作，是地理数据科学和制图项目不可或缺的工具。
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基因组区间分析与处理工具

gtars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Gtars是一个高性能的基因组区间分析工具包，基于Rust开发并提供Python绑定。它专为处理基因组区间数据而设计，功能包括重叠区域检测、覆盖度轨道生成（WIG/BigWig）、用于机器学习模型的基因组序列Tokenization，以及单细胞基因组学中的片段分析。适用于构建复杂的生物信息学分析流程。
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全玻片图像分析与预处理

histolab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Histolab是一个专业的数字病理学图像处理Python库。它能够自动化处理全玻片图像（WSI），实现组织区域的自动检测、精确分割和小块切片提取。该工具是为准备深度学习数据集和进行复杂的计算病理学分析流程而设计的。
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OMERO显微镜数据管理与分析

omero-integration
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该技能提供OMERO平台的综合Python API接口，用于管理和分析大规模显微镜数据集。用户可以通过编程方式访问图像、检索结构化数据、分析原始像素数据、管理感兴趣区域（ROIs）和复杂注释，执行批处理工作流，特别适用于高通量筛选和生物学研究。
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Bright Data 诊断数据收集

brightdata-debug-bundle
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该工具用于收集全面的 Bright Data 诊断证据，包括代理连接性、区域状态、响应头和错误日志。当用户遇到持续性的连接或功能问题，或需要向 Bright Data 支持团队提交详细的技术故障报告时，应使用此功能。
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Fly.io多区域生产架构

flyio-reference-architecture
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本指南提供了一个完整的Fly.io生产级参考架构。它详细展示了如何构建一个支持全球化、低延迟的应用系统，涵盖了多区域Web层部署、高可用Postgres主从复制、Redis缓存和后台工作进程管理，适用于构建企业级稳定和可扩展的系统。
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Adobe Firefly AI图像生成工作流

adobe-core-workflow-a
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这是一个利用Adobe Firefly v3 API实现的综合创意工作流。它支持从文本提示生成AI图像、对图像的特定区域进行内容填充（Inpainting），以及将图片扩展到更大的画布尺寸（Outpainting）。适用于自动化营销素材的创建，以及构建复杂的创意自动化流程。
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苹果HIG合规设计专家

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专业的苹果UI/UX设计与审核技能。该专家可根据苹果人机界面指南（HIG）为iOS、macOS等平台进行设计和合规性审计。特别关注对比度、最小点击区域（44x44pt）及Liquid Glass等设计语言的适用性，确保应用具备原生、易用且无障碍的用户体验。
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配置Bright Data代理认证

brightdata-install-auth
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本指南提供了完整的Bright Data集成流程，指导用户获取区域凭证、设置环境变量和SSL证书。它详细介绍了如何为Node.js和Python环境配置代理认证，确保在进行网络爬虫时能够稳定、可靠地访问数据。
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Bright Data生产部署检查清单

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本清单提供了一套全面的Bright Data爬虫集成在生产环境的部署流程指南。它涵盖了从生产区域验证、代码质量审计（如重试机制、错误日志）、基础设施配置、实时监控设置到灰度发布及回滚操作等关键环节，确保数据采集流程安全、稳定地上线运行。
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Fly.io工作流：部署与扩展应用

flyio-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本流程是Fly.io上管理应用全生命周期的指南。它涵盖了应用部署、使用fly.toml进行配置、管理敏感密钥、跨区域扩展资源，以及控制应用状态（如暂停和销毁）。适用于构建生产级、高可用性的云服务。
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