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PyTDC：药物发现机器学习数据集

pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyTDC是一个开放科学平台，专门为药物发现和治疗领域提供标准化、可直接用于AI训练的权威数据集和基准。它支持单实例预测（如ADME、毒性）、多实例预测（药物-靶点相互作用DTI）以及分子生成等多种核心任务，是药物机器学习模型开发和性能评估的必备工具。
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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的高级深度学习框架，旨在简化和规范整个机器学习工作流。它帮助用户将模型组织为LightningModule，自动化训练循环，并处理复杂的数据流程。框架支持多GPU/TPU分布式训练、集成各种实验日志记录（如W&B, MLflow）和自定义回调，极大地提升了大型AI项目开发的效率和可扩展性。
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Zotero文献管理编程工具

pyzotero
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Pyzotero是用于通过Python编程方式管理Zotero文献库的客户端。它支持与Zotero Web API v3进行交互，实现文献项目的增删改查、管理附件（如PDF）、处理集合和标签，并支持引用格式导出（如BibTeX）。适用于构建研究自动化流程、数据提取或将Zotero数据集成到其他应用中。
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Seaborn 统计绘图分析工具

seaborn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Seaborn是一个功能强大的Python统计绘图库，专为创建出版级别的统计图形而设计。它与pandas数据框深度集成，使用户能够轻松可视化复杂的统计关系、分布和比较（例如箱线图、小提琴图和热力图）。它极大地简化了多元分析和探索性数据分析过程。
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内存外海量数据分析

vaex
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Vaex是一个高性能的Python库，专为内存外（out-of-core）计算设计，能够处理和可视化超出系统内存限制的超大型表格数据集。它支持高效进行大规模数据筛选、统计聚合、可视化和构建机器学习模型，特别适用于单机环境下的TB级数据分析。
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通用科学数据库查询

database-lookup
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能提供对78个公共科学数据库的REST API访问，覆盖生物医学、材料科学、物理学、环境科学和经济学等多个领域。用户可以根据查询目标（如化合物、基因、专利、经济指标等）选择数据库并执行API调用，适用于全面的科学研究和数据收集。
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Adobe API 诊断信息收集工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个专业的诊断工具脚本，用于收集与Adobe API相关的完整环境诊断证据。它能够自动获取SDK版本、凭证状态、API连通性以及环境配置等关键信息，并将所有数据安全地打包成一个诊断包，极大地提高了寻求技术支持和排查复杂问题的效率。
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Algolia搜索引擎开发部署流程

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本技能指导用户配置完整的Algolia持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它涵盖了使用GitHub Actions进行集成测试、验证索引设置是否符合预期配置，以及在版本发布时触发全量数据重新索引，确保搜索服务的稳定性和数据一致性。
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Anima调试信息包生成器

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该工具用于为Anima SDK的故障排除和支持请求生成全面的JSON格式调试信息包。它会自动收集环境信息、测试Figma API连接状态，并验证Anima的生成能力。当您遇到代码生成问题或需要提交技术支持工单时，使用此工具获取完整的诊断数据。
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标注数据管理工具

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SharpAI/DeepCamera
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本工具用于管理和处理标注数据集，提供完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能，支持标签管理和数据导出。核心功能包括支持COCO格式导出和Kaggle平台上传，旨在简化AI模型开发的数据处理流程，提升效率。
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Anthropic Claude API安全实践

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本指南提供了集成Anthropic Claude API的全面安全最佳实践。内容涵盖了API密钥的安全管理（如轮换、隔离）、防御提示注入（Prompt Injection）攻击、用户输入数据的清洗验证，以及输出内容的安全过滤，帮助开发者构建安全可靠的生产级AI应用。
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Apify核心存储与工作流管理

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本工具提供对Apify核心存储（数据集、键值存储和请求队列）的全面编程管理能力。它可以执行CRUD操作，实现数据持久化和复杂、多阶段的数据管道编排（例如：爬取→转换→导出）。适用于构建健壮的端到端网络爬取和数据处理自动化工作流。
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