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程序化SEO规划与审计

seo-programmatic
sickn33/antigravity-awesome-skills
268
用于规划和审计从结构化数据源（如CSV、JSON、API）大规模生成的内容。它提供了一套完整的程序化SEO框架，指导用户设计内容模板、URL结构和内部链接模型。核心功能包括进行数据质量评估、设置内容唯一性门槛，以防止内容稀疏、避免搜索引擎惩罚，确保大规模内容的高价值和可读性。
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数据库结构与关系探索

schema-exploration
apconw/Aix-DB
413
本技能用于深入理解和探索数据库的整体结构。它支持列出所有可用表、根据自然语言提问进行智能表过滤，获取详细的表结构（包括列名、数据类型、主外键）以及表之间的关联关系。最终目的是生成标准化的M-Schema格式，为后续的复杂SQL查询编写提供精确的上下文模型。
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临床决策支持研究评估

clinical-decision-support
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
80
用于准备和验证仅限研究的临床决策支持评估、证据概要、队列、生存分析、生物标志物/模型、隐私和治理工件，支持聚合或合成数据的文档与溯源；不用于患者诊疗或实时临床操作。
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DeepChem 分子机器学习

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
278
基于 Python 的分子机器学习库，提供多样分子特征化方法、MoleculeNet 基准数据集、图神经网络与预训练模型，适用于分子性质预测、ADMET 与毒性评估、药物发现和材料设计。
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HypoGeniC 假设库生成审计

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
421
面向 ChicagoHAI HypoGeniC/HypoRefine 的规划与审计技能，用大模型从带标注文本数据集生成候选假设库。内置版本锁定、配置校验、数据泄漏排查与成本预算审查，任何模型调用前均需人工确认。
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LaminDB 生物数据管理

lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
350
LaminDB 是一个开源的、原生谱系的数据湖，专为生物数据集和模型设计。它支持数据的查询、追踪、验证和 FAIR 合规性，兼容多种存储格式。用户可追踪计算工作流，通过 Bionty 进行本体注释，管理单细胞测序等生物数据，确保可复现性和团队协作。
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PathML 计算病理学工作流

pathml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
359
使用 PathML 在本地开展计算病理学研究：加载与切分全切片图像、构建预处理与质控流水线、管理 h5path 数据、量化多重免疫荧光图像、构建空间图并规划有界的模型推理。
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PyHealth 临床深度学习

pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
168
使用 PyHealth 构建临床与医疗深度学习流水线：加载 EHR、生理信号与医学影像数据集，定义死亡率、再入院、用药推荐等任务，实例化模型并用 Trainer 训练评估，同时支持 ICD/ATC 等医疗编码映射。
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单细胞基因组深度学习工具

scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
426
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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零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
387
利用 Google TimesFM 基础模型进行零样本单变量时间序列预测，无需训练自定义模型。支持销售、传感器及天气数据，提供点预测和预测区间。包含运行前系统检查，确保内存和 GPU 资源充足以防崩溃。
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PyTorch Geometric 图神经网络库

torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
408
PyTorch Geometric 是基于 PyTorch 的图神经网络标准库，支持节点、边和图分类，包含 GCN、GAT 等消息传递算法，处理异构图及邻居采样。适用于构建可扩展的 GNN 模型，提供标准数据集和预处理转换功能。
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TorchDrug 分子图学习工作流

torchdrug
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
232
TorchDrug 是用于图学习的模块化 PyTorch 库，支持分子属性预测、分子生成和知识图谱推理等任务。提供数据集、模型和训练引擎，用于构建计算化学和生物学工作流。使用前需确保 PyTorch 1.8-2.0 及 Python 3.7-3.10 兼容性。
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