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技术设计规范生成器

kiro-spec-design
gotalab/cc-sdd
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本工具用于生成全面、结构化的技术设计规范。它指导用户系统地完成设计流程，涵盖上下文加载、根据功能类型执行深入发现与分析、应用设计原则进行综合，最终生成边界清晰、结构化的技术设计初稿，确保所有需求都与明确的技术组件相对应。
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需求与代码差距分析

kiro-validate-gap
gotalab/cc-sdd
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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。
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生物数据管理与分析平台

lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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LaminDB是一个专为生物学复杂数据集设计的开源数据框架。它提供了统一的湖仓架构，确保数据可查询、可追溯、可复现和符合FAIR原则。适用于管理多模态基因组数据（如scRNA-seq、空间转录组学），追踪计算流程，利用生物本体进行数据策展，并集成机器学习工作流。
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生物信息学工作流平台

latchbio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Latch是一个强大的Python框架，专为构建和部署可扩展的无服务器生物信息学工作流而设计。它允许用户使用Python装饰器定义复杂工作流，无缝集成Nextflow和Snakemake等主流工具，并通过LatchFile/LatchDir管理云数据。平台提供高级资源配置、GPU支持以及用于RNA-seq和AlphaFold等任务的预验证流程，确保计算生物学实验的高可重复性和效率。
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使用LaTeX创建专业科研海报

latex-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能旨在指导用户使用LaTeX创建专业、高质量的科研海报。内容涵盖了使用beamerposter等LaTeX工具包进行排版设计、字体和视觉传达的最佳实践。同时，提供了关键的AI绘图提示词指南，确保生成的图表具备极高的可读性和简洁性，符合学术会议的展示要求。
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无服务器AI/ML云平台

modal
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Modal是一个无服务器云平台，专为AI/ML工作负载设计，允许用户直接用Python代码运行复杂的计算任务。它提供按需的GPU算力、自动扩缩容的函数调用、自定义容器构建和持久化存储。适用于模型部署、训练推理、构建高性能API和定时任务。
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分子特征化库用于机器学习

molfeat
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Molfeat是一个全面的Python库，用于将化学结构（如SMILES字符串）转换为数值特征向量。它集成了超过100种预训练和手工设计的分子特征提取器（如ECFP, MACCS, ChemBERTa）。本工具是构建QSAR模型、进行虚拟筛选、相似性搜索以及在分子数据集上训练深度学习模型的关键辅助工具。
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学术论文同行评审与评估

peer-review
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本技能提供一套结构化、系统的学术同行评审流程，用于评估科学论文和基金申请。它涵盖了从研究背景、实验设计、统计分析到结果报告等各个关键环节的严格审查。用户可利用它对稿件进行深度评阅，确保科学严谨性、可重复性和报告标准合规性，并给出建设性修改意见。
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Polars：高性能数据分析库

polars
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Polars是一个基于Apache Arrow的高性能数据框库，专为Python和Rust设计。它提供惰性计算和表达式API，能够高效处理内存中的数据集。非常适合构建ETL数据管道和进行复杂的数据清洗分析，是比Pandas更快速、更优化的选择。
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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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高性能强化学习框架

pufferlib
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PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为高速并行环境模拟和训练设计。它通过优化向量化和原生多智能体支持，实现每秒数百万步的训练速度。适用于PPO算法的复杂智能体训练、自定义环境开发和大规模RL实验。
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差异基因表达分析 (PyDESeq2)

pydeseq2
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PyDESeq2是用于批量RNA-seq数据差异基因表达分析的Python工具包。它提供了一个完整的生物信息学工作流程，涵盖了数据加载、设计规范（包括多因素效应）、DESeq2模型拟合、Wald统计检验和FDR校正。该工具支持LFC收缩等高级功能，是实现基因组学分析并将其无缝整合到Python数据流中的关键工具。
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