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网络图分析工具包

networkx
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
403
Python工具包,用于构建、分析和可视化复杂网络,提供算法、读写、生成及社区检测能力,适用于社交、生物、交通、引文等实体关系场景。
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开放笔记本研究中心

open-notebook
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
170
开源自托管的研究平台，可替代NotebookLM，支持多源内容摄取、AI笔记、上下文对话、向量检索和多说话人播客生成，还提供REST API便于自动化。
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治疗数据共享平台

pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
312
提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。
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React设计系统代码生成器

rayden-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
78
本工具用于使用指定的Rayden UI组件库和Tailwind CSS，生成符合生产标准的React界面代码。它确保生成的代码严格遵守设计系统规范，涵盖了组件使用、设计令牌、属性校验和布局模式。非常适用于搭建仪表盘、登录表单、数据表格等复杂页面，保证界面美观和一致性。
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设计稿到模块化React组件

react-components
google-labs-code/stitch-skills
489
该技能旨在自动化将视觉设计稿（来自Stitch）转化为高质量、模块化的React和Vite组件。它严格遵循现代前端最佳实践，要求逻辑分离到自定义Hooks，将数据解耦到Mock Data层，并使用TypeScript保证类型安全。流程涵盖了自动化资源获取、样式映射（如Tailwind），并包含严格的验证周期，确保生成代码是可维护、可生产环境使用的。
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联邦研究经费提案撰写

research-grants
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
477
面向NSF、NIH、DOE、DARPA和台湾NSTC，撰写符合各机构格式、评审重点与预算要求的科研提案，并通过scientific-schematics生成必要的视觉图示以增强说服力。
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单细胞RNA测序分析流程

scanpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
372
Scanpy是一个基于AnnData的综合性Python工具包，专用于分析单细胞RNA测序数据。它提供了一个完整的、可扩展的单细胞基因组学分析工作流程，涵盖了从质量控制（QC）、标准化、降维（PCA、UMAP、t-SNE）到细胞聚类、标志基因识别和细胞类型注释的每一个关键步骤。适用于生成高质量单细胞图谱和进行探索性生物学分析。
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科学创想伙伴

scientific-brainstorming
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
218
面向早期研究的对话式思维伙伴，帮助生成新颖假设、发掘跨学科类比、质疑既有假设并梳理实验思路，为科学创意和方法设计提供结构化支持。
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智能科学示意图生成

scientific-schematics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
435
通过 Nano Banana 2 联手 Gemini 3.1 Pro Preview，自动迭代生成期刊级科学示意图（神经网络、系统框架、通路等），并按文档类型质量标准判断是否重生成。
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科学出版可视化工具

scientific-visualization
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
461
借助 matplotlib、seaborn 和 plotly 生成论文级图像，支持多面板、显著性标注、色盲友好配色与各类期刊所需的格式和分辨率导出。
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单细胞生成建模工具集

scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
199
基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。
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统计分析与假设检验指南

statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
262
本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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