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搜索图谱分析，共找到 22 条记录

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社交图谱加权排名分析

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affaan-m/everything-claude-code

这是一个先进的网络情报工具，用于计算加权图谱分数，描绘到达目标的最优路径。它能够识别潜在的引荐人，衡量跨连接的“桥梁价值”，并帮助用户判断是否需要温和引荐或直接外联。对于需要掌握核心排名数学原理的用户尤其适用。

代码上下文图谱生成器

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在进行任何代码修改前，使用此模板生成完整的代码上下文图谱。它帮助开发者系统性地分析任务相关的全部文件、依赖关系、测试用例和代码模式。这能够全面掌握代码库的当前状态，评估潜在的风险和影响范围，确保开发流程的完整性和稳定性。

分子化学信息学工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Datamol是一个轻量级的Python化学信息学工具包，是对RDKit的简化封装。它提供了强大的分子结构标准化、理化描述符计算、指纹图谱生成、3D构象分析以及多格式（SMILES, SDF等）的读写能力。特别适用于药物发现和化学数据集的批量处理，支持并行计算和云端存储，极大地简化了分子计算流程。

DeepTools：高通量测序数据分析工具

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DeepTools是一个完整的命令行工具集，用于分析高通量测序数据。它支持对ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq等多种实验进行质量控制（QC）、数据标准化、样本比较和高质量的可视化图谱生成。核心功能包括BAM文件到bigWig的转换，以及生成基因组区域的热图和谱图。

癌症依赖图谱分析工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该工具提供癌症依赖图谱（DepMap）数据接口，基于全基因组CRISPR筛选、RNAi和化合物敏感性实验。可用于查询基因的依赖性评分，识别特定于癌症的脆弱点，预测合成致死作用，并验证肿瘤学药物靶点。

计算病理学分析工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PathML是一个全面的Python工具包，用于先进的计算病理学工作流。它支持从160多种专有格式加载全玻片图像（WSI），并提供图像预处理（染色归一化、组织检测）、构建空间细胞/组织图谱以及训练深度学习模型（如HoVer-Net）的能力。尤其适用于分析CODEX和Vectra等多参数免疫荧光数据。

谷歌搜索结构化数据提取

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工作流利用SerpApi全面爬取和提取谷歌搜索结果的结构化数据。它能捕捉到有机结果、知识图谱、答案框、相关问题（PAA）和本地商家信息等所有关键组成部分。适用于SEO监测、市场调研、竞品分析或开发需要深度结构化数据洞察的搜索功能。

结构化搜索引擎结果解析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具旨在通过编程方式接入并解析多个搜索引擎（如Google、Bing、YouTube等）的搜索结果页面（SERP）。它返回结构化的JSON数据，帮助用户和开发者提取高质量的有机结果、知识图谱信息、广告和本地数据。适用于进行专业的SEO分析、市场趋势研究和数据采集。

arXiv科研论文服务器

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blazickjp/arxiv-mcp-server

这是一个提供科研级访问的综合服务器，可用于学术研究和文献综述。用户可以按主题、作者或日期搜索论文，下载全文，并通过追踪引文图谱来分析知识体系。此外，它还支持本地语义搜索和新论文监控警报，极大地提升了研究效率。

业务流程图谱绘制与优化分析

alirezarezvani/claude-skills

本工具专为内部运营管理人员设计，用于绘制端到端业务流程图（BPMN）。它不只是流程图，而是结合了精益和六西格玛原则的分析工具，能够量化流程效率，计算周期时间、确定价值贡献比，并根据数据模型识别出关键瓶颈，从而提供可执行的业务流程优化建议。

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