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板球记分卡搜索技巧

cricket-scorecard
EverMind-AI/EverOS
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本指南介绍了利用精确的板球得分数据进行搜索的高级技巧。用户应避免使用宽泛的描述，而是结合特定的统计数字，例如总得分（如168/9）、得分、局数、失 wicket 等信息，构建目标明确的查询语句。这种方法能极大提高搜索的准确性和效率，尤其适用于体育数据研究。
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综合地理空间分析工具

geomaster
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
255
这是一个全面的地理空间科学技能包，涵盖了遥感、GIS、空间统计和地球观测机器学习。它支持处理栅格、矢量、点云等多种数据类型（如Sentinel、Landsat），并集成了现代云原生工作流（STAC、COG）。适用于环境监测、城市规划和复杂的空间分析任务。
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AI专业信息图表生成器

infographics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
484
该技能可根据您的自然语言描述，自动生成专业级的、高质量的信息图表。它集成了AI研究（Perplexity Sonar）确保数据准确性，并通过Gemini 3 Pro进行智能质量审核和迭代优化。适用于将复杂的统计数据、流程、报告内容转化为清晰、专业的视觉化图表。
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MATLAB/Octave科学计算指南

matlab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本指南是MATLAB和GNU Octave的科学计算教程，全面展示了数字计算的核心能力。内容涵盖矩阵代数、线性方程组求解、信号处理（FFT/滤波）、常微分方程（ODE）求解、统计分析和高级数据可视化等，适用于工程、科研和数据分析领域的用户。
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RNA-seq差异基因表达分析

pydeseq2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyDESeq2是用于分析批量RNA-seq原始计数数据的差异基因表达分析工具。它提供了一个完整的生物信息学工作流，支持多因素设计、归一化处理、离散度收缩和统计检验（包括FDR校正）。它能够帮助用户将传统的R语言DESeq2工作流程平稳、高效地迁移到Python环境中。
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生物数据分析工具包

scikit-bio
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scikit-bio是一个全面的Python库，专为生物信息学和生物数据分析设计。它提供强大的功能，用于处理DNA、RNA和蛋白质序列，执行复杂的序列比对，构建和分析系统发育树，并进行高级的生态学统计。核心能力包括计算多样性度量、进行降维分析（PCoA）以及处理多种生物学文件格式（如FASTA，Newick）。适用于微生物学、基因组学和生态学研究领域。
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Seaborn统计可视化库

seaborn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Seaborn是基于Matplotlib的高级Python可视化库，专为创建统计学意义和出版质量的图表而设计。它简化了多变量数据的探索过程，提供了绘制分布、关系和比较（如箱线图、热图、小提琴图）的专业函数。适用于数据分析、数据可视化和统计模型探索。
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综合统计分析与报告工具

statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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内存外海量数据分析

vaex
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Vaex是一个高性能的Python库，专为内存外（out-of-core）计算设计，能够处理和可视化超出系统内存限制的超大型表格数据集。它支持高效进行大规模数据筛选、统计聚合、可视化和构建机器学习模型，特别适用于单机环境下的TB级数据分析。
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AI/机器学习职位搜索与市场分析

ai-dev-jobs-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该MCP为AI智能体提供接入实时、庞大的AI和机器学习职位索引。用户可以按角色、地点或公司搜索职位，获取完整的职位详情，分析薪资范围，了解招聘公司信息，并获取全面的市场统计数据。适用于进阶的求职、人才匹配和劳动力市场分析场景。
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Apify调试包：运行故障诊断

apify-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具用于收集Apify Actor运行的全面诊断证据。它能聚合收集运行元数据、详细日志、数据集样本、使用统计和环境信息，是排查自动化流程故障或准备撰写专业技术支持工单的必备工具。
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ClickHouse快速上手与数据分析

clickhouse-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南是一个ClickHouse数据库的完整入门教程。内容涵盖了使用MergeTree创建表结构、通过代码（TypeScript）插入结构化事件数据，以及执行核心分析查询（如计数、分组、唯一用户统计）的完整流程。适用于初学者学习OLAP数据库、测试数据库连接或掌握数据仓库最佳实践。
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