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多维度代码审查与质量

code-review-and-quality
addyosmani/agent-skills
208
在合并前进行多维度审查，涵盖正确性、可读性、架构、安全与性能，同时控制变更规模并强化描述性提交，保持提交历史清晰。
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Azure Cosmos DB NoSQL建模指南

cosmosdb-datamodeling
github/awesome-copilot
284
引导AI与用户协作，收集应用上下文、访问模式与规模需求，持续记录 requirements 并构建设计文档，以 Azure Cosmos DB NoSQL 建模最佳实践产出数据模型。
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生成Oracle到PostgreSQL迁移主计划

creating-oracle-to-postgres-master-migration-plan
github/awesome-copilot
404
本技能用于分析整个.NET解决方案，为从Oracle到PostgreSQL的大规模数据库迁移制定系统化的主计划。它能扫描项目代码、配置文件和依赖项，识别所有Oracle的交互点，并将每个项目分类（如：需要迁移、已迁移、跳过等）。最终输出结构化的迁移蓝图，帮助开发团队高效管理复杂的数据库升级过程。
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流程自动化治理与管理

flowstudio-power-automate-governance
github/awesome-copilot
157
用于对大规模的 Power Automate 流程和 Power Apps 进行全面的治理管理。它可以按业务影响分类流程、检测孤立资源、审计连接器使用情况，并强制执行合规标准。适用于需要集中化、高效化管理自动化资产的IT治理团队。
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程序化SEO规划与审计

seo-programmatic
sickn33/antigravity-awesome-skills
268
用于规划和审计从结构化数据源（如CSV、JSON、API）大规模生成的内容。它提供了一套完整的程序化SEO框架，指导用户设计内容模板、URL结构和内部链接模型。核心功能包括进行数据质量评估、设置内容唯一性门槛，以防止内容稀疏、避免搜索引擎惩罚，确保大规模内容的高价值和可读性。
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基因调控网络推断

arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
55
Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（如单细胞或批量RNA-seq）推断基因调控网络（GRN）。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法，识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算，适用于大规模高通量转录组学分析。
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细胞图谱数据查询与分析

cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
225
该技能提供对CZ CELLxGENE大型公共单细胞和空间转录组学数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集，即可按细胞类型、组织、疾病等维度进行高效查询，获取基因表达矩阵、元数据和预计算的嵌入信息。适用于大规模、跨数据集的生物学研究和模型训练。
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Dask：分布式并行计算框架

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
120
Dask是一个强大的Python库，用于实现并行和分布式计算。它允许用户将现有的Pandas和NumPy工作流扩展到超出可用内存的规模，从而高效处理高达TB级别的超大数据集。它提供了专门的API（DataFrame、Array、Bag），用于处理结构化、科学和非结构化数据，支持单机或集群部署。
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检测可用计算资源

get-available-resources
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
465
该技能用于主动检测和报告全面的系统资源，包括CPU核心、GPU类型（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、可用内存和磁盘空间。它生成一个详细的JSON报告，并提供基于上下文的策略性建议，指导用户优化科学计算流程。例如，它会推荐并行处理库（Dask, joblib）、内存外存储方法（Zarr）或合适的GPU加速后端，帮助用户在进行大规模数据分析或模型训练前做出架构决策。
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生物信息学流程构建与部署

latchbio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Latch是一个强大的Python框架，专用于构建、部署和管理大规模、可扩展的生物信息学工作流。它支持将复杂的分析流程（如RNA-seq、AlphaFold等）作为无服务器管道运行，并集成了云数据管理和精细化的资源配置（GPU、CPU）。特别适合需要复现性、高可靠性的生物数据分析项目。
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OMERO显微镜数据管理与分析

omero-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能提供OMERO平台的综合Python API接口，用于管理和分析大规模显微镜数据集。用户可以通过编程方式访问图像、检索结构化数据、分析原始像素数据、管理感兴趣区域（ROIs）和复杂注释，执行批处理工作流，特别适用于高通量筛选和生物学研究。
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Python GPU高性能加速

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
323
本技能模拟专家级的GPU优化工程师，旨在将运行在CPU上的Python代码（例如科学计算、机器学习、物理模拟或图像处理）转化为高度优化的GPU加速代码。它利用CuPy、Numba CUDA和Warp等专业库，在NVIDIA GPU上实现数十倍到千倍的性能提升，适用于复杂的科学计算和大规模数据处理场景。
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