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科学写作助手

scientific-writing
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
278
通过研究查找先列提纲再撰写，遵循IMRAD结构、引用格式、图表与CONSORT/STROBE/PRISMA等指南，确保科研论文具备投稿品质。
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Seaborn统计可视化库

seaborn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
238
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/scientific-agent-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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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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PyTorch几何图神经指南

torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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全面介绍了如何使用 PyTorch Geometric 构建图神经网络，涵盖图数据结构、常用数据集与变换、图卷积层及异构图支持，帮助你快速完成节点、链接和图级任务。
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TorchDrug 图神经工具集

torchdrug
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。
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预训练Transformer模型

transformers
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
188
用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。
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精准临床治疗计划撰写

treatment-plans
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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生成涵盖各科室的3-4页LaTeX/PDF治疗计划，包含SMART目标、循证干预、HIPAA合规格式和平衡的AI生成图示，帮助临床快速获得可操作方案。
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自动化规格文档生成器

kiro-spec-quick
gotalab/cc-sdd
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该工具提供一个完整的、多阶段的规格文档生成流程，包括初始化、需求分析、设计方案和任务分解。它支持交互式和自动模式运行，能确保生成的内容逻辑连贯。最后还会运行一次最终的完整性检查，确保生成的规格是一份可直接投入开发使用的蓝图。
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规格任务分解与生成

kiro-spec-tasks
gotalab/cc-sdd
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该工具旨在将模糊的产品规格、需求文档和设计蓝图，系统性地分解为详细、可执行、可追踪的任务计划。它通过加载上下文、执行并行研究，并在任务计划和任务图两个层面进行严格的质量门禁检查。最终输出的任务具备明确的范围边界、可执行的工时估算，确保项目规划的完整性和可操作性。
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Adobe核心API快速上手指南

adobe-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程提供了Adobe核心API的最小化工作示例，涵盖了Firefly AI图像生成、PDF内容提取和Photoshop背景移除三大功能。适用于开发人员快速上手Adobe集成，测试API连接，或学习基础的API调用模式。
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Adobe API集成架构设计

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本架构提供了一个生产级的、模块化的设计蓝图，用于集成Adobe生态系统中的多个API，如Firefly、PDF服务和I/O事件。它强制遵循分层架构（API -> 服务 -> 客户端 -> 基础设施），确保了代码的关注点分离、统一的认证管理、完善的错误边界处理和可扩展的工作流编排，适用于构建复杂的企业级应用。
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