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Swift MCP 服务器生成器

swift-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
354
使用官方 MCP Swift SDK 与 ServiceLifecycle 构建生产级 Swift MCP 服务器项目，配备日志、工具/资源/提示处理器和测试框架，按照标准结构快速启动 Model Context Protocol 服务。
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Windows 应用开发命令行工具

winapp-cli
github/awesome-copilot
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这是一个用于管理Windows应用全生命周期的综合命令行工具。它可以处理项目的初始化、构建、打包为MSIX、代码签名、调试和通过UI自动化进行测试。支持.NET、C++、Electron、Rust等多种主流框架，极大地简化了应用的开发和发布流程。
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代码审查反馈处理指南

receiving-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
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本指南提供了一个严格的技术框架，指导用户如何接收和处理代码审查反馈。核心原则是：将代码审查视为技术评估，而非情绪表达。它教导用户如何验证假设、提出澄清问题、专业地反驳错误意见，并按步骤迭代修复，确保代码的质量和架构的完整性。
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量子计算电路框架

cirq
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
440
Cirq是Google Quantum AI开源的量子计算框架，用于设计、仿真、优化和运行量子电路。它支持NISQ电路开发、噪声建模以及针对Google、IonQ等多种量子硬件后端进行编译。该框架是进行量子算法研究和硬件测试的专业工具。
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Dask：分布式并行计算框架

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Dask是一个强大的Python库，用于实现并行和分布式计算。它允许用户将现有的Pandas和NumPy工作流扩展到超出可用内存的规模，从而高效处理高达TB级别的超大数据集。它提供了专门的API（DataFrame、Array、Bag），用于处理结构化、科学和非结构化数据，支持单机或集群部署。
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认知指纹分析器

dhdna-profiler
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本工具基于数字人类DNA（DHDNA）框架，能够从任何文本中提取出作者独特的认知指纹和思考模式。它系统性地分析文本的写作风格、推理过程、决策倾向以及深层价值观，涵盖了12个维度，旨在揭示文本背后的思维结构和认知签名，而非简单地进行内容总结。
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高性能计算流体模拟框架

fluidsim
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FluidSim是一个基于Python的高性能计算流体动力学(CFD)模拟框架。它用于解决复杂的流体运动方程，包括二维/三维纳维-斯托克斯方程、浅水方程和分层流等。框架采用伪谱方法和FFT，支持MPI并行计算，提供从参数配置、模拟执行到结果可视化分析的完整工作流。
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基于LLM的假设生成与测试

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
188
Hypogenic是一个高级框架，利用大型语言模型（LLM）对复杂表格数据集进行系统化的假设生成和测试。它支持数据驱动、文献溯源和两者结合的多种模式，能将实证数据洞察与理论知识相结合，尤其适用于欺诈检测、内容分析和预测建模等领域，极大加速科学研究的发现过程。
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生物信息学流程构建与部署

latchbio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Latch是一个强大的Python框架，专用于构建、部署和管理大规模、可扩展的生物信息学工作流。它支持将复杂的分析流程（如RNA-seq、AlphaFold等）作为无服务器管道运行，并集成了云数据管理和精细化的资源配置（GPU、CPU）。特别适合需要复现性、高可靠性的生物数据分析项目。
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生成专业市场研究报告

market-research-reports
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能可生成专业级、篇幅超50页的市场研究报告，风格对标麦肯锡、波士顿咨询等顶级咨询公司。它支持通过研究数据查找进行深度数据分析，涵盖PESTLE、SWOT、波特五力等多种战略分析框架。核心功能包括使用科学示意图生成关键图表（如TAM/SAM/SOM、五力图）和生成高质量视觉内容，最终输出为专业排版的LaTeX/PDF文档，适用于投资决策、战略规划和思想领导力内容输出。
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科学论文同行评审

peer-review
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
378
这是一个用于进行科学论文和课题提案的系统性同行评审框架。它提供结构化、清单式的评估，涵盖方法论的严谨性、统计学有效性、报告标准（如CONSORT/STROBE）的符合度，并评估从摘要到结果的各个部分。适用于学术出版、科研质量评估和提供详细、建设性反馈。
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量子机器学习与模拟

pennylane
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PennyLane是一个通用的、与硬件无关的量子计算框架。它支持为量子电路进行自动微分，并用于构建混合量子-经典模型。该工具广泛应用于量子机器学习（如变分分类器）、量子化学模拟（如VQE）和各种变分算法，确保了跨主流量子硬件平台的高兼容性和可移植性。
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