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网络图分析与可视化工具包

networkx
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NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的图和网络结构。它内置了最短路径查找、中心性计算（如PageRank）、社区检测等核心图论算法，支持社会网络、生物信息学和交通系统等领域的复杂数据分析。
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量子机器学习与电路训练

pennylane
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PennyLane是一个硬件无关的量子计算库，专用于训练量子电路。它提供了自动微分功能，支持构建混合量子-经典模型，并能无缝集成PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架。适用于量子神经网络、变分量子本征求解器（VQE）和量子化学模拟等高级应用场景。
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基于HTML/CSS的科研海报制作

pptx-posters
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本技能使用HTML和CSS创建专业的科研海报。生成的海报可导出为PDF或转换为PPTX格式。它提供现代、响应式的网络设计，便于整合AI生成的科学示意图，适用于学术会议和展示，特别适合需要Web展示或PPTX格式的用户。
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精准医疗知识图谱查询

primekg
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PrimeKG是一个集成超过20个数据库的综合知识图谱，用于绘制复杂的生物关系。它可以查询包括基因、药物、疾病和表型在内的多尺度数据，是进行药物发现、寻找药物重定位机会以及进行网络药理学研究的强大工具。
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智能研究信息查询助手

research-lookup
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该技能提供实时、全面的研究信息查询服务。它能根据查询内容自动选择最佳后端，无论是快速的通用网络搜索、处理复杂的深度研究，还是进行专业的学术论文检索。适用于学术研究、资料查证和行业趋势分析。
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科学图表绘制与生成

scientific-schematics
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本工具利用AI技术，将复杂的科学概念转化为符合发表标准的专业图表。它专注于绘制神经网络结构、生物信号通路、系统流程图和电路图等。系统支持根据目标文档类型（如期刊、论文、海报）进行智能质量评估和迭代优化，确保图表的学术专业度和清晰度。
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Python离散事件仿真框架

simpy
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SimPy是一个基于Python的进程式离散事件仿真框架。它用于模拟实体在共享资源下随时间发生的复杂系统。适用于分析排队系统、制造流程、网络流量、物流或服务运营等，帮助用户在实际部署前测试系统行为并优化资源分配。
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PyTorch图神经网络框架

torch-geometric
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PyG是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）库。它提供了图数据结构和超过60种GNN层实现，支持节点分类、图分类和链接预测等任务。用户可以使用内置层高效构建复杂的模型，并能处理异构图等复杂结构。广泛应用于深度学习和图数据分析领域。
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药物发现与分子科学工具箱

torchdrug
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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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Alchemy调试报告生成器

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本工具用于生成全面的Alchemy SDK调试报告。它能自动收集关键的诊断证据，包括核心API、增强API和NFT API的连接性测试，同时检查多个主流区块链网络（如以太坊、Polygon）的状态，以及SDK版本和环境信息。适用于遇到复杂的区块链查询失败或需要提交专业支持工单时进行故障排查。
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Apify核心存储与工作流管理

apify-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具提供对Apify核心存储（数据集、键值存储和请求队列）的全面编程管理能力。它可以执行CRUD操作，实现数据持久化和复杂、多阶段的数据管道编排（例如：爬取→转换→导出）。适用于构建健壮的端到端网络爬取和数据处理自动化工作流。
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Bright Data错误排查与修复指南

brightdata-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南是Bright Data代理和API常见错误（如407认证错误、502网关错误、SSL证书错误、限速错误等）的诊断参考。它详细列出了各种错误的成因、修复步骤以及具体的命令行解决方案，帮助用户解决爬虫和API集成中的连接、认证和网络问题。
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