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时序数据预测

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使 Claude 能对历史时序数据分析趋势与季节性，自动选型并输出未来值及置信区间，适用于销量、流量等时间依赖性场景。

基因组区间嵌入

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Geniml面向BED及scATAC-seq数据，用机器学习学习区域、元数据和细胞嵌入，支持相似度搜索、聚类、共识峰构建等基因组区间分析流程。

基因组区间工具库

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高性能 Rust 工具库（含 Python 绑定），面向基因组区间分析，支持重叠检测、覆盖轨道、ML 标记化、参考序列管理、片段拆分与评分等常见测序数据流程。

零样本时间序列预测模型

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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。

基因组区间分析与处理工具

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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。

基因组数据操作与分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

这是一个基于Polars的高性能基因组数据处理库。它支持核心区间运算（如重叠、合并、互补）以及主流生物信息学文件格式（如VCF、BAM、BED、GFF）的读写。特别适用于处理超大型、无法一次性加载到内存的基因组数据集，支持流式和云端存储I/O。

SaaS定价模型与分层策略师

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alirezarezvani/claude-skills

本技能专为商业、产品和市场营销团队设计，用于制定或优化产品定价策略。它帮助用户选择合适的定价模型（如订阅制、按量计费、价值定价），利用范西多恩PSM方法分析调研数据以确定合理的价格区间，并设计出具有抗反模式的套餐层级结构。它提供的是模型和范围建议，而非单一价格。

多平台社媒矩阵追踪面板

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nexu-io/html-anything

这是一款电影感、数据密集型的多平台社媒分析看板，专为内容创作者设计。它提供KPI矩阵、交互式图表（悬浮洞察、区间对比）和洞察抽屉，帮助用户全面、可视化地监控和对比不同社交媒体渠道的运营表现。

市场数据神经网络训练与预测

该技能提供了一个完整的市场预测工作流，用于使用历史市场数据训练先进的神经网络模型（如LSTM、Transformer和N-BEATS）。它可以进行模型训练、生成带置信区间的预测、比较不同模型的性能，并将结果结构化存储，支持后续的深度分析和模型优化。

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