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基因组区间分析与处理工具

gtars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
58
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
64
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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科学假设生成

hypothesis-generation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
329
本工具是一个遵循科学方法论的系统化流程，用于从观察或初步数据中构建可检验的科学假设。它指导用户完成文献综述、证据综合、提出竞争性假设和设计实验等全过程，尤其强调必须结合AI生成的科学图表来完善假设报告。
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技术设计规范生成器

kiro-spec-design
gotalab/cc-sdd
230
本工具用于生成全面、结构化的技术设计规范。它指导用户系统地完成设计流程，涵盖上下文加载、根据功能类型执行深入发现与分析、应用设计原则进行综合，最终生成边界清晰、结构化的技术设计初稿，确保所有需求都与明确的技术组件相对应。
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需求与代码差距分析

kiro-validate-gap
gotalab/cc-sdd
493
本工具旨在分析新功能需求与现有代码库之间的实现差距。它通过对比批准的需求文档、现有架构和系统上下文，帮助用户清晰识别出系统缺失的能力、潜在的集成挑战以及需要补充的研究点。最终输出详细的分析报告，提出多种可行的实现方案，为后续的设计和开发阶段提供坚实的依据。
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LabArchives电子实验记录本API集成

labarchive-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
165
本技能提供全面的LabArchives电子实验记录本（ELN）API集成，支持程序化管理实验记录本。功能包括自动化创建/修改条目、上传各类附件、执行完整备份、生成使用报告，并可与Protocols.io、Jupyter等第三方工具无缝集成，适用于科研流程自动化。
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AI 代理技能管理

manage-skills
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
498
通过命令行统一管理 Cursor、Claude 等 11 个工具的技能与规则，支持创建、复制、移动、启用/禁用、搜索、跨工具转换以及全局与项目作用域覆盖操作。
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多格式文件转Markdown

markitdown
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
350
MarkItDown是一款强大的文件转换工具，支持PDF、Word、PPT、图片、音频、表格等超过15种格式。它能将复杂的文档内容提取并转换为结构清晰、对大型语言模型（LLM）极度友好的Markdown格式，是实现多源数据内容结构化和AI应用的关键步骤。
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分子动力学模拟与分析

molecular-dynamics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
303
本技能提供完整的分子动力学（MD）模拟流程，利用OpenMM等高性能工具模拟生物大分子在时间上的演变。其覆盖了系统构建、能量最小化、平衡化以及结构分析（如RMSD、自由能计算）等关键步骤。特别适用于结构生物学、药物结合模式研究和生物物理学分析。
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分子特征化与机器学习

molfeat
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
308
Molfeat是一个全面的分子特征化工具包，用于将化学结构（如SMILES）转化为机器学习所需的数值表示。它集成了超过100种特征计算器（包括ECFP、MACCS和预训练模型），广泛应用于QSAR药物设计、虚拟筛选和深度学习模型构建，是化学信息学领域的核心工具。
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复杂网络与图谱分析

networkx
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
301
NetworkX是Python生态系统中的核心库，用于创建、分析和可视化复杂的网络图谱。它支持处理社会网络、生物网络、交通系统等多种关系结构。用户可以使用它计算最短路径、中心性、社区结构等高级图论算法，并支持多种数据格式的读写，是网络科学研究的必备工具。
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综合生物信号处理工具包

neurokit2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
419
NeuroKit2是一个全面的Python生物信号处理工具包，用于分析和处理心电图（ECG）、脑电图（EEG）、皮肤电导（EDA）等多种生理信号。适用于心理生理学研究、复杂信号分析、心血管监测和运动分析等领域的深度数据挖掘。
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