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搜索结果，共找到 213 条记录

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多步实体链追踪与关联分析

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EverMind-AI/EverOS

该技巧用于解决需要追踪多个关联实体（如作者到文章，文章到人物）的复杂问题。核心方法是打破“一步到位”的思维定式，将问题分解为多个连续的搜索步骤。必须利用前一步搜索找到的结果作为锚点，逐步推进后续的知识链条构建。

谈判与说服力提升教练

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24kchengYe/human-skill-tree

本教练旨在系统提升您的谈判和说服能力。它基于哈佛谈判模型和影响力心理学，教授用户如何处理薪资谈判、商务合作及跨文化冲突。核心内容包括建立BATNA、确定ZOPA等关键策略，帮助用户达成共赢结果，所有指导均强调道德和价值创造，绝不教授操控技巧。

Adaptyv 蛋白质实验平台

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

引导如何使用 Adaptyv Bio Foundry API 与 Python SDK 设计蛋白实验、提交序列、自动化流程，并获取 BLI/SPR 与热稳定性等检测结果，适合需要采集实验数据的开发者与科研人员。

结构化科学论文检索

bgpt-paper-search

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本工具专为学术研究人员设计，能够检索科学文献数据库，并从全文论文中提取结构化的元数据和量化实验数据。它提供的包括方法、研究结果、样本量和质量评分，远超传统摘要搜索的范围。非常适用于进行系统综述、证据综合分析或需要详细、可比较研究细节的元分析。

OMERO显微镜数据集成

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通过 OMERO Python API 管理显微镜数据：访问项目/数据集/图像、分析像素、运维 ROI 与注释、保存表格结果，并支持高内涵筛选的批处理自动化流程。

PyDESeq2 差异表达分析

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PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。

SymPy 符号计算

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提供 SymPy 的符号数学指导，涵盖代数表达式化简、微积分、方程求解、线性代数、物理计算、数论与几何等场景，帮助输出精确符号结果并生成可执行代码。

零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

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该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

证据驱动的完成状态验证

kiro-verify-completion

本技能用于严格验证所有完成状态的声明（如任务完成、Bug修复或功能上线）。它通过要求最新的、多维度的证据链来防止虚假宣布。必须结合完整的测试套件结果、覆盖率报告、集成状态等，才能宣布某项工作已达到“可上线”状态。

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