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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
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PyTorch Lightning 是一个深度学习框架，用于组织 PyTorch 代码并消除样板代码。它自动化训练工作流，支持多 GPU/TPU 编排，并实现神经网络训练最佳实践。功能包括 LightningModule、Trainer、数据管道、回调函数、日志记录（W&B、TensorBoard）以及分布式训练策略（DDP、FSDP），适用于可扩展的神经网络训练。
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Pyzotero 文献库自动化管理

pyzotero
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使用 pyzotero Python 客户端和 Zotero Web API v3 以编程方式管理 Zotero 文献库。可检索、新建、更新和删除条目、集合、标签与附件，支持库内搜索及 BibTeX、CSL-JSON 等引文导出，适用于文献管理与科研自动化流程。
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Qiskit 量子电路开发

qiskit
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Qiskit 是一个用于构建、模拟和执行量子电路的 Python 框架。它支持本地模拟、噪声模拟以及 IBM 量子硬件执行。用户可利用 V2 原语（如 Sampler 和 Estimator）进行变分算法和量子机器学习任务。
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QuTiP 5 量子动力学模拟

qutip
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使用 QuTiP 5 模拟封闭和开放量子系统模型。支持确定性、轨迹和稳态工作流，适用于需要明确物理假设和数值收敛性的本地量子动力学工作。
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科研文献检索汇编

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为科学论文或研究简报汇编外部学术证据与参考文献。默认使用 Parallel Search 多轮检索，配合 Extract 核验来源并去重排序，生成可直接用于写作的研究包，默认目标为 60 篇经核实的独特文献，支持深度研究报告与结果封装导出。
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Scanpy 单细胞分析工具

scanpy
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Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于单细胞 RNA 测序数据分析。涵盖质量控制、标准化、降维、聚类和可视化。支持将 R 格式转换为 h5ad，并提供现成的 CLI 脚本实现端到端工作流，适用于探索性分析和高质量绘图。
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科研演示幻灯片制作

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为学术会议、研讨会、答辩等科研场景制作专业幻灯片，提供结构规划、设计模板、时间把控、引用规范与可视化校验，支持 PowerPoint 和 LaTeX Beamer。
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scikit-bio 生物信息学工具包

scikit-bio
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用于生物数据分析的 Python 工具包，支持生物序列读写与操作、成对及多序列比对、系统发育树构建、α/β 多样性与 UniFrac 距离、PCoA 排序分析、PERMANOVA 等统计检验，以及 FASTA/Newick/BIOM 格式读写，广泛用于微生物组与群落生态研究。
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单细胞基因组深度学习工具

scvi-tools
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scvi-tools 是一个全面的 Python 框架，用于单细胞基因组学中的概率深度学习模型。基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 构建，支持批次校正、迁移学习、带不确定性的差异表达分析和多模态数据整合。适用于单细胞 RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学及甲基化、流式细胞术等专用模态的高级建模分析。
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Seaborn 统计可视化库

seaborn
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Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 统计可视化库，与 Pandas 深度集成。它提供面向数据集的绘图功能，支持创建出版级质量的统计图形，如箱线图、小提琴图和热力图。适用于探索性数据分析、多变量分析及复杂多面板图表，具有美观的默认样式和统计感知能力。
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SimPy 离散事件仿真

simpy
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Python 离散事件仿真库，支持构建和分析有界过程模型。涵盖事件、资源、中断和监控，适用于队列、物流和服务运营建模，提供可复现的输出分析与验证。
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研究数据统计分析

statistical-analysis
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本技能提供研究数据的统计分析报告，涵盖测试选择、假设检验、效应量计算及 APA 格式报告。支持频率派与贝叶斯方法，包括 t 检验、方差分析、回归和相关分析。适用于比较组别、验证假设及分析实验数据，确保结果严谨可靠。
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