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MATLAB/Octave科学计算指南

matlab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本指南是MATLAB和GNU Octave的科学计算教程，全面展示了数字计算的核心能力。内容涵盖矩阵代数、线性方程组求解、信号处理（FFT/滤波）、常微分方程（ODE）求解、统计分析和高级数据可视化等，适用于工程、科研和数据分析领域的用户。
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网络图分析与可视化工具包

networkx
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NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的图和网络结构。它内置了最短路径查找、中心性计算（如PageRank）、社区检测等核心图论算法，支持社会网络、生物信息学和交通系统等领域的复杂数据分析。
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自托管AI研究笔记与知识库

open-notebook
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Open Notebook是一款强大的开源自托管工具，是Google NotebookLM的替代品。它允许用户汇集PDF、视频、网页等多种资料，建立AI驱动的知识库。核心功能包括上下文聊天、向量搜索、多说话人播客生成和完整的REST API接口。所有数据均在用户本地私有化运行，确保最高级别的数据隐私安全。
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Python材料科学工具包

pymatgen
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Pymatgen是一个专业的Python计算材料科学工具包。它用于创建、操作和分析晶体结构、分子系统。核心功能涵盖相图计算、电子结构分析（态密度、能带隙）、空间群对称性分析、超晶胞生成，并可与Materials Project数据库无缝集成。支持超过100种文件格式。
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Python基因组数据分析工具包

pysam
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Pysam是一个功能强大的Python模块，专门用于读取、操作和写入核心的基因组数据文件格式。它提供了到htslib的Python接口，支持处理比对文件（BAM/CRAM）、变异文件（VCF/BCF）和参考序列（FASTA/FASTQ）。该工具适用于实现复杂的生物信息学流程、计算覆盖度和进行变异体注释，是生物数据分析的必备工具。
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PyTDC：药物发现机器学习数据集

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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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生物数据分析工具包

scikit-bio
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scikit-bio是一个全面的Python库，专为生物信息学和生物数据分析设计。它提供强大的功能，用于处理DNA、RNA和蛋白质序列，执行复杂的序列比对，构建和分析系统发育树，并进行高级的生态学统计。核心能力包括计算多样性度量、进行降维分析（PCoA）以及处理多种生物学文件格式（如FASTA，Newick）。适用于微生物学、基因组学和生态学研究领域。
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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流式与批量处理工作流

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本指南教授如何构建基于Anthropic API的高级工作流。它涵盖了两种核心模式：一是用于交互式UI的实时流式传输（SSE事件），二是消息批量API（Message Batches），可实现异步、成本更低的超大规模数据批处理。提供了Python和TypeScript的代码示例。
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Apify核心存储与工作流管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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苹果备忘录自动化故障排查手册

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本运行手册专门用于处理macOS环境下Apple Notes自动化流程的故障。它提供了从检测、诊断到修复和验证的完整步骤，覆盖了应用崩溃、iCloud同步卡顿、TCC权限丢失以及数据库损坏等核心问题，确保本地自动化流程的稳定运行。
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Attio API 集成模式指南

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本指南提供了生产级别的 TypeScript 编程模式，用于与 Attio REST API 进行健壮的集成。它涵盖了类型化客户端、带指数退避的自动重试机制、基于游标的翻页迭代器以及多租户工厂模式等核心最佳实践，确保 API 调用稳定、可靠且可扩展。 使用这些模式可以高效处理限速和大数据集等常见的 API 挑战。
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