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TileDB VCF 变体存储

tiledbvcf
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
466
TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据，支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出，适合群体基因组分析与变异数据库构建。
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UniProt数据库接口

uniprot-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
通过 UniProt REST API 搜索蛋白质、获取 FASTA 与注释、执行 ID 映射并流式下载，适合 Python 工作流和批量分析。
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USPTO 专利及商标数据库

uspto-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
469
通过 PatentSearch、PEDS、TSDR 等 USPTO 数据接口，支持按关键词、发明人、权利人、分类与日期检索专利和商标、查看审查、状态与转让记录，便于开展知识产权分析与资产运营。
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Vaex 大规模数据处理

vaex
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
397
Vaex 是一款高性能 Python 库，利用延迟计算和磁盘外表格，能在内存不足时处理数十亿行数据，适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。
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ZINC 可购化合物数据库

zinc-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
通过网页或 CartBlanche API 查询 UCSF 维护的 ZINC22 2.3 亿+ 可购化合物，按 ZINC ID、SMILES、供应商或随机抽样获取结构与分子库，辅助虚拟筛选与对接准备。
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技能构建与部署专家

10-andruia-skill-smith
sickn33/antigravity-awesome-skills
88
该技能作为系统工程师，负责设计、撰写和部署新的功能技能。它确保所有新技能都严格遵循“钻石标准”和结构化的部署流程，从而维护知识库的完整性和专业性。
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多平台潜在客户信息抓取

apify-lead-generation
sickn33/antigravity-awesome-skills
236
本工具利用Apify Actors实现自动化潜在客户挖掘。它可以从多个主流在线平台（如Google、Instagram、TikTok、Facebook等）抓取结构化的联系人、企业和创作者数据。适用于市场调研、业务拓展、用户分析和构建高质量的潜在客户数据库。
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自动化持续集成/持续部署流水线构建

ci-cd-pipeline-builder
alirezarezvani/claude-skills
240
该工具能够通过检测项目代码库的全部技术栈（语言、运行时、工具），自动生成实用且稳健的CI/CD流水线配置文件。它为GitHub Actions或GitLab CI提供快速基线搭建，确保流程的可重复性、环境感知能力和依赖一致性。适用于新项目初始化、标准化DevOps工作流或迁移现有部署流程。
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代码库入职指南

codebase-onboarding
alirezarezvani/claude-skills
324
自动分析代码库结构、配置和常见任务，为工程师、负责人与承包方生成一致的入职文档与配置指导。
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数据库模式与架构设计器

database-schema-designer
alirezarezvani/claude-skills
268
本工具可将自然语言需求转化为结构化、规范化的关系型数据库模式。它不仅能设计出包含多租户、软删除和审计追踪等高级特性的完整架构，还能自动化生成数据库迁移脚本（支持Prisma、TypeORM等），并同步生成TypeScript/Python类型定义、种子数据和Mermaid格式的ERD，实现从概念到代码的全流程支持。
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单体仓库管理与优化

monorepo-navigator
alirezarezvani/claude-skills
190
这是一个用于管理和优化大型前端/后端 monorepo 的综合工具集。它支持 Turborepo、Nx、pnpm 等主流构建工具，提供跨包影响分析、受影响包选择性构建、远程缓存和依赖图可视化等功能。适用于代码库庞大、构建流程复杂的项目，确保 CI/CD 流程高效稳定。
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系统性能分析与瓶颈定位工具

performance-profiler
alirezarezvani/claude-skills
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本工具为基于Node.js、Python和Go等现代技术栈的应用提供系统的性能分析能力。它可以检测CPU、内存和I/O等维度的关键瓶颈，功能全面，包括生成火焰图、分析打包体积、优化数据库慢查询（如N+1问题），并使用k6和Artillery进行严格的负载测试。所有优化工作均强调“先测量，后优化”，确保性能提升的可验证性。
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