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综合统计分析与报告工具

statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
394
本工具提供系统化的统计分析流程指导，适用于学术研究和定量分析。它涵盖了从检验假设（t检验、方差分析、回归、相关性）到数据诊断、假设检验、效应量计算，直至生成符合APA格式的专业报告的全过程。帮助用户科学选择合适的统计模型。
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统计建模与计量经济学分析

statsmodels
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个用于Python的专业统计建模库，适用于进行严谨的计量经济学分析。它支持线性回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、时间序列预测（ARIMA）等多种模型，提供深入的诊断工具和完整的统计推断报告，支持学术研究和数据分析。
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Python符号数学计算与求解

sympy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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SymPy是Python中的符号数学库，用于进行精确的数学计算。它可以处理代数运算、微积分（求导、积分）、线性代数、方程求解和物理模型等，所有计算都基于数学符号而非浮点数近似。适用于需要高精度、学术研究、科学建模的领域，并支持代码生成。
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药物发现与分子科学工具箱

torchdrug
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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TorchDrug是一个专业的PyTorch工具箱，专注于药物发现和分子科学的AI计算。它利用图神经网络（GNNs）处理分子、蛋白质和生物知识图谱，支持分子性质预测、蛋白质结构建模、新分子生成以及化学合成路线规划等复杂任务，是生物医学AI研究的核心库。
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学术文稿与提案模板库

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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提供了全面的LaTeX模板、格式要求和提交指南，涵盖了主要的学术期刊（如Nature, IEEE, PLOS）、顶级会议（如NeurIPS, ICML, CVPR）、研究海报以及各类基金申请（如NSF, NIH）。确保您的投稿符合特定机构的严格要求。
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通用科学数据库查询

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能提供对78个公共科学数据库的REST API访问，覆盖生物医学、材料科学、物理学、环境科学和经济学等多个领域。用户可以根据查询目标（如化合物、基因、专利、经济指标等）选择数据库并执行API调用，适用于全面的科学研究和数据收集。
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规格任务分解与生成

kiro-spec-tasks
gotalab/cc-sdd
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该工具旨在将模糊的产品规格、需求文档和设计蓝图，系统性地分解为详细、可执行、可追踪的任务计划。它通过加载上下文、执行并行研究，并在任务计划和任务图两个层面进行严格的质量门禁检查。最终输出的任务具备明确的范围边界、可执行的工时估算，确保项目规划的完整性和可操作性。
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学术论文写作辅导专家

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24kchengYe/human-skill-tree
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本辅导系统是一个全面的学术写作教练，旨在引导用户完成从撰写研究论文、学位论文、基金申请到会议摘要的整个学术写作流程。它涵盖IMRaD结构、人文学科写作模式、引用规范（如APA、MLA、GB/T 7714）等，核心目标是教授写作方法论，提升用户独立、专业的学术表达能力，而非直接代写内容。
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欧洲演员本名两阶段搜索

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EverMind-AI/EverOS
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这是一种专业的深度研究技巧，用于查找使用艺名而非本名的欧洲演员（尤其是法国演员）的完整法定出生名。流程包含两个阶段：第一阶段通过职业线索（电影、年代）找到艺名；第二阶段利用“出生名”、“née”等关键词，避免直接使用艺名进行搜索，从而获取真实的本名。适用于进行详细的传记研究。
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股票行情与基本面查询

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RKiding/Awesome-finance-skills
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本技能支持搜索A股、港股和美股的股票代码，并提供全面的查询功能。它可以获取指定时间范围内的OHLCV历史价格数据，同时还能查询股票的关键基本面指标，例如行业、市值和市盈率，适用于股票市场分析和数据研究的场景。
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探索全球非西方音乐领域

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EverMind-AI/EverOS
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本指南提供了研究非西方文化音乐乐队的专业技巧和指引，帮助使用者超越主流西方音乐数据库的限制。它教授如何识别来自非洲、亚洲等非西方地区的乐队，并提供了基于特定线索（如录制条件、历史里程碑）的定制搜索策略，拓宽音乐研究的广度和深度。
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DeepXiv学术精读工具

deepxiv
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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DeepXiv是一个专业的学术文献阅读工具，支持从主题或ID搜索开放获取的学术论文。它提供渐进式阅读体验，允许用户先查看摘要、了解章节结构，再深入到特定章节，避免了一次性加载完整论文的困境，非常适合需要进行高效、分层文献检索的研究人员。
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