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中医体质分析器

tcm-constitution-analyzer

sickn33/antigravity-awesome-skills

分析中医体质数据，识别主导与兼夹体质，评估体质特征、风险和变化趋势，并生成个性化养生建议，可关联营养、运动、睡眠等健康数据。

Flutter特征化分层架构设计

architecture-feature-first

evanca/flutter-ai-rules

本技能指导如何使用特征化（Feature-First）和分层架构设计Flutter应用。它将应用分为UI层、逻辑（领域）层和数据层，清晰划分了组件间的职责边界。采用此架构可提高代码的可维护性和可测试性，是构建大型、复杂、可扩展业务应用的推荐实践。

数据图表可视化生成

chart-visualization

bytedance/deer-flow

该技能提供了一个全面的数据可视化流程，能够接收用户数据，并根据数据的特征（如时间趋势、类别比较、流程关系等）智能选择最合适的图表类型（如折线图、柱状图、饼图、散点图等）。它负责参数提取和调用JS脚本，最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。

分子机器学习工具集

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

DeepChem 是面向化学与生物的 Python 机器学习库，提供分子特征化、数据加载、拆分和模型训练能力，可快速用于属性、毒性、蛋白质或材料性质预测。

科学数据探索分析

exploratory-data-analysis

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

自动识别 200+ 科学数据格式，提取元数据、评估数据质量、推荐可视化方案，并生成 Markdown 报告，帮助科研人员在后续分析前全面把握数据结构与特征。

分子特征化中心

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Molfeat 是一个 Python 库，集成 100+ 分子特征器、转换器与预训练模型，用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习等分子 ML 场景。

Webiny管理后台开发组件库

webiny-admin-catalog

webiny/webiny-js

这是一个Webiny框架提供的核心抽象层集合，包含了用于构建复杂管理后台和应用界面的组件、Hook和Provider。它提供了从特征注册、状态管理到应用上下文提供等一系列工具，帮助开发者构建结构化、可扩展的Web应用。

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