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技能卡语义搜索与检索

lsdefine/GenericAgent

这是一个强大的工具，用于对超过105K的技能卡知识库进行语义搜索。它允许用户通过编程或命令行，根据关键词或上下文，高效地检索出最匹配的技能卡。无需复杂配置，开箱即用，是开发流程中进行技能发现和知识检索的理想选择。

Aeon 时间序列机器学习

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Aeon 是兼容 scikit-learn 的时间序列机器学习工具，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似搜索与特征提取，面向各类时序数据场景。

结构化科学论文检索

bgpt-paper-search

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本工具专为学术研究人员设计，能够检索科学文献数据库，并从全文论文中提取结构化的元数据和量化实验数据。它提供的包括方法、研究结果、样本量和质量评分，远超传统摘要搜索的范围。非常适用于进行系统综述、证据综合分析或需要详细、可比较研究细节的元分析。

学术引文管理器

citation-management

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通过 Scholar 和 PubMed 搜索文献、提取完整元数据、校验引用并生成格式化 BibTeX，帮助科研写作保持引用准确。

基因组区间嵌入

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Geniml面向BED及scATAC-seq数据，用机器学习学习区域、元数据和细胞嵌入，支持相似度搜索、聚类、共识峰构建等基因组区间分析流程。

AI 代理技能管理

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

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。

分子特征化中心

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Molfeat 是一个 Python 库，集成 100+ 分子特征器、转换器与预训练模型，用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习等分子 ML 场景。

Protocols.io科学协议自动化集成

protocolsio-integration

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能提供与Protocols.io API v3的完整编程集成，用于管理科学协议的整个生命周期。用户可以使用它来搜索、创建、更新和发布科学协议，管理实验步骤和材料，支持团队协作开发，组织工作空间，并进行实验跟踪。适用于构建自动化实验室流程和科学文档系统。

Qdrant查询延迟优化指南

qdrant-minimize-latency

github/awesome-copilot

本指南旨在指导用户优化Qdrant的查询延迟。内容涵盖了深入的性能调优技术，重点关注内存管理、分段数量调整和HNSW参数优化。详细介绍了如何通过量化、垂直扩展以及使用本地NVMe等策略，确保搜索具有持续的低延迟性能，并警示了性能优化时应避免的常见误区。

高级分子控制

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

RDKit 是 Python 化学信息学库，支持读取/写入分子、描述符计算、指纹、子结构搜索、反应变换与 2D/3D 可视化，适合药物发现与计算化学研究。

智能科研信息检索系统

research-lookup

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能提供智能的科研信息查询服务，具备自动后端路由能力。无论是查找最新学术论文、验证科学事实、收集市场数据，还是进行深度文献综述，都能根据查询内容自动调用最合适的搜索引擎，提供全面、可靠的研究支持。

Qdrant索引与数据摄取优化指南

qdrant-indexing-performance-optimization

github/awesome-copilot

本指南旨在帮助用户诊断和解决Qdrant数据库的性能瓶颈。它详细介绍了如何优化缓慢的数据上传、处理优化器运行卡顿的问题，并提供了HNSW参数调优、数据分片以及多租户索引的最佳实践，确保向量搜索的高效性能。

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