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PyDESeq2：RNA-seq差异表达分析

pydeseq2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
204
这是一个基于Python的工具包，用于对批量RNA-seq计数数据进行差异基因表达分析。它支持从多种格式加载数据，并处理复杂的单/多因素设计（如校正批次效应）。用户可以执行完整的DESeq2统计流程，包括标准化、拟合和进行严格的Wald检验。非常适合将生物信息学分析流程从R语言迁移到Python环境。
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单细胞RNA测序分析

scanpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个功能全面的Python工具包，用于执行从原始数据到最终细胞类型注释的单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析。它支持质量控制（QC）、数据标准化、降维（PCA/UMAP/t-SNE）、细胞聚类和差异基因表达分析等全流程。用户可以使用内置的脚本处理多种格式的数据，生成高质量的生物学图谱和注释报告。
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多云Kubernetes环境的CAST AI部署

castai-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能包提供了一套使用Terraform进行基础设施即代码（IaC）的解决方案，用于自动化地将CAST AI部署到多云Kubernetes集群（如EKS、GKE或AKS）。它负责配置IAM角色、节点配置和自动伸缩策略，确保跨不同云环境的部署流程标准化和可靠性。
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Hex SDK 生产级最佳实践

hex-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
308
本技能集提供了一套用于与Hex平台API集成的生产级开发模式。它涵盖了包括TypeScript和Python在内的多种语言的最佳实践，包括健壮的重试逻辑、类型安全客户端使用、流程编排以及Airflow集成，旨在帮助开发者建立标准化、可靠的Hex工作流编码标准。
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Canva API集成参考架构

canva-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份用于与Canva Connect API集成的生产级、最佳实践参考架构指南。它详细说明了项目的结构布局、分层架构（路由层、服务层、客户端层、基础设施层），并涵盖了OAuth 2.0 PKCE认证流程、设计创建、资产管理和导出等关键业务流程。适用于开发新的Canva生态系统应用或标准化现有集成项目的开发规范。
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CAST AI多集群参考架构

castai-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的CAST AI多集群部署参考架构，用于管理开发、预发布和生产环境的CAST AI服务。它详细介绍了使用Terraform进行基础设施资源配置的最佳实践，尤其侧重于成本优化策略，包括自动伸缩、使用竞价实例和环境特定的资源策略，帮助团队建立标准化的、高可靠且成本可控的部署流程。
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全球高考应试指导系统

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24kchengYe/human-skill-tree
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这是一个专业的应试指导系统，覆盖了包括SAT、高考、IB、A-Level在内的全球主流标准化考试。它不只是提供知识点复习，更侧重于教授时间管理、错误分析、应试策略和抗压能力等元技能。通过科学规划和精益训练，帮助学生在备考过程中实现效率和心理的双重提升。
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Anima SDK生产级设计代码模式

anima-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了在设计到代码（Design-to-Code）流程中使用Anima SDK的生产级最佳实践。核心内容包括：实现单例客户端、生成缓存机制（避免冗余API调用）、输出格式标准化（匹配项目约定）以及API调用重试机制，确保代码生成流程稳定、高效且符合项目规范。
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Hex架构最佳实践指南

hex-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了Hex平台的推荐参考架构和项目结构最佳实践。它涵盖了构建健壮数据管道所需的所有组件，如编排层（Airflow, Dagster）、API客户端和标准化的项目布局。适用于设计新的数据集成或审查复杂的数据流工作流。
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LangChain中间件高级模式

langchain-middleware-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
384
本技能提供了LangChain和LangGraph的标准化中间件模式，用于构建健壮的LLM应用。它解决生产环境中的关键问题，如跨租户PII泄露、令牌预算超支、提示注入防御（Guardrails）和缓存污染，确保AI应用的安全性、可靠性和成本控制。
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统一工具链环境配置生成器

mise-configurator
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于生成标准化、生产就绪的`mise.toml`配置文件。它可以帮助开发者统一管理多语言项目（如Node.js, Python, Go等）的运行时版本，并为本地开发和CI/CD流程提供可复现的环境标准，从而取代复杂的版本管理系统。
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OWASP智能体安全分类框架

owasp-asi
Tencent/AI-Infra-Guard
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本技能基于OWASP标准，为智能体应用（Agentic Applications）提供了一套标准化的安全风险分类框架。它能够系统地将发现的各类安全问题，如提示注入、工具滥用、身份权限滥用等，映射到十个核心风险类别（ASI01-ASI10）。这对于安全团队评估、分类和解决复杂AI代理系统中的漏洞至关重要。
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