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DICOM医学影像数据处理

pydicom
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这是一个用于处理DICOM（数字影像和通信在医学中）文件的Python库。它支持读取、写入和修改CT、MRI、X光等医学影像数据，功能包括元数据提取、像素数据处理、数据匿名化（移除个人身份信息）、多格式转换以及多帧图像处理，是医学数据分析和PACS系统集成的关键工具。
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RDKit化学信息学分子工具包

rdkit
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RDKit是一个功能强大的开源化学信息学库，提供全面的Python API，用于分子结构分析和操作。它支持读取和写入多种分子格式（如SMILES、SDF），计算理化描述符、指纹图谱，并执行子结构搜索、立体化学分析等。该工具集是药物发现、计算化学和材料科学研究的关键资源。
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单细胞RNA测序分析

scanpy
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这是一个功能全面的Python工具包，用于执行从原始数据到最终细胞类型注释的单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析。它支持质量控制（QC）、数据标准化、降维（PCA/UMAP/t-SNE）、细胞聚类和差异基因表达分析等全流程。用户可以使用内置的脚本处理多种格式的数据，生成高质量的生物学图谱和注释报告。
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科学图表与示意图生成

scientific-schematics
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这是一个专业的AI绘图工具，能将复杂的科学概念转化为发表级别的视觉图表。它专注于生成神经网络架构图、生物信号通路、系统流程图和电路示意图等。系统集成了智能迭代和质量审核机制，能根据不同的文档类型（如期刊论文、海报）自动调整质量标准，确保图表的高度专业性和准确性。
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学术论文科学可视化

scientific-visualization
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用于创建符合学术期刊要求的专业级科学图表。该技能指导用户掌握科学数据的可视化最佳实践，包括复杂的多面板布局、错误条的准确展示、色盲友好色谱的使用，以及遵循如Nature、Science等主流期刊的排版和导出规范。确保图表在不同格式和分辨率下保持最高质量。
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科学论文撰写助手

scientific-writing
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专业的科研论文撰写工具。它采用两阶段流程：首先搭建结构大纲，再将大纲扩展为流畅、专业的学术散文。支持IMRAD结构、APA/AMA等多种引用格式，并强制要求生成图形摘要和详细流程图，帮助用户撰写符合期刊要求的、高质量的学术稿件。
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Python统计可视化库

seaborn
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Seaborn是基于Matplotlib的Python高级数据可视化库，专为创建美观且统计丰富的图表而设计。它擅长探索多变量关系、可视化数据分布（如箱线图和小提琴图），能够用最少的代码生成面向数据集的统计图表。非常适合数据探索和生成高质量的出版级图表。
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SHAP模型可解释性与可信赖性

shap
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SHAP（Shapley加性解释）提供了一个基于博弈论的统一框架，用于解释复杂的机器学习模型。通过计算特征贡献度（Shapley值），它能够帮助用户理解模型做出特定预测的依据、分析潜在的模型偏差，并生成瀑布图等可视化结果，广泛应用于模型可解释性（XAI）领域。
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使用PyTorch构建图神经网络

torch-geometric
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PyTorch Geometric (PyG) 是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）标准库。它提供了一系列用于处理各类图数据（包括异构图）的专业数据结构，并内置了超过60种GNN层实现（如GCN、GAT）。该库支持完整的图数据集加载和数据预处理，是进行节点分类、图分类和链路预测等深度学习图任务的核心工具。
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TorchDrug工作流指南

torchdrug
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用于构建和排查 TorchDrug 0.2.1 工作流，涵盖分子图、性质预测、自监督预训练、分子生成、逆合成、蛋白表示学习和知识图谱推理。
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生成简洁医疗治疗方案

treatment-plans
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本技能旨在生成结构化、证据驱动且高度精简的医疗治疗计划，输出格式为LaTeX/PDF。它支持所有临床专科（包括慢性病、精神卫生和围手术期护理），确保满足HIPAA等监管合规性。方案强调操作性，采用SMART目标，并强制要求生成流程图等视觉示意图。
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自动化规格文档生成器

kiro-spec-quick
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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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