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需求与代码差距分析

kiro-validate-gap

本工具旨在分析新功能需求与现有代码库之间的实现差距。它通过对比批准的需求文档、现有架构和系统上下文，帮助用户清晰识别出系统缺失的能力、潜在的集成挑战以及需要补充的研究点。最终输出详细的分析报告，提出多种可行的实现方案，为后续的设计和开发阶段提供坚实的依据。

高性能强化学习框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持，实现了每秒数百万步的训练速度，极大地提升了RL研究和应用效率，适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。

PyDESeq2 差异表达分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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。

Pymoo 多目标优化框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Python 框架，集成 NSGA-II/III、MOEA/D 等多目标与约束优化算法，支持基准问题、定制算子与帕累托前沿可视化，适合工程设计与多方案决策。

React设计系统代码生成器

sickn33/antigravity-awesome-skills

本工具用于使用指定的Rayden UI组件库和Tailwind CSS，生成符合生产标准的React界面代码。它确保生成的代码严格遵守设计系统规范，涵盖了组件使用、设计令牌、属性校验和布局模式。非常适用于搭建仪表盘、登录表单、数据表格等复杂页面，保证界面美观和一致性。

设计稿到模块化React组件

react-components

google-labs-code/stitch-skills

该技能旨在自动化将视觉设计稿（来自Stitch）转化为高质量、模块化的React和Vite组件。它严格遵循现代前端最佳实践，要求逻辑分离到自定义Hooks，将数据解耦到Mock Data层，并使用TypeScript保证类型安全。流程涵盖了自动化资源获取、样式映射（如Tailwind），并包含严格的验证周期，确保生成代码是可维护、可生产环境使用的。

科学创想伙伴

scientific-brainstorming

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

面向早期研究的对话式思维伙伴，帮助生成新颖假设、发掘跨学科类比、质疑既有假设并梳理实验思路，为科学创意和方法设计提供结构化支持。

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