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Swift 可接近并发模式

swift-concurrency-6-2

affaan-m/everything-claude-code

介绍 Swift 6.2 可接近并发模型，默认保持在主 actor 上、通过 @concurrent 额外卸载、MainActor 推断与协议一致性，帮助迁移、规避数据竞争并优化性能。

TwinMind 后续工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

TwinMind 次级流程，可抽取会议行动项并推断优先级与负责人，同步到 Asana/Linear/Jira 等系统，并自动生成或安排后续邮件。

YAML 智能大师

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动感知 YAML 工作流，校验语法、推断模式、格式互转，并优化 Kubernetes、Docker Compose 及 CI/CD 配置，及时指出反模式与安全隐患。

可扩展基因调控网络推断

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

使用 GRNBoost2/GENIE3 等可扩展算法，从 bulk 或单细胞表达数据中推断转录因子与靶基因关系，支撑大型转录组与 SCENIC 流程的调控网络分析。

PyMC 贝叶斯建模

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型，涵盖数据准备、MCMC（NUTS）或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断，适合不确定性评估。

Scanpy 单细胞分析流程

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Scanpy 以 AnnData 为基础，构建可扩展的单细胞 RNA-seq 分析流程，涵盖质控、归一化、降维、聚类、标记基因发现、细胞注释、轨迹推断与出版级可视化，适用于探索型 scRNA-seq 研究。

Statsmodels统计建模与计量

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Statsmodels 提供 Python 环境下的回归、GLM、混合效应和时间序列模型，配套假设检测、残差分析、模型比较与预测，适合计量经济与科研级推断需求。

创建 Sentry 规范分支

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导创建符合 Sentry 命名规范的 Git 分支，从工作描述推断类型，验证当前与默认分支状态，并在执行 `git checkout -b` 前提示最终名称。

PyMC 贝叶斯建模流程

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 PyMC 5+ 演示贝叶斯模型从数据准备、先验/后验检验、MCMC 推断、诊断、模型比较到预测的全流程，适合层级模型、不确定性建模和缺失数据处理等复杂任务。

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