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计算病理学全流程分析工具包
pathml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
60
PathML是一个全面的计算病理学Python工具包,专为全流程病理图像分析设计。它支持加载160多种专有WSI格式,并提供从 stain 归一化、细胞核分割到构建空间图谱等核心功能。特别适用于多重免疫荧光和空间蛋白质组学的深度学习模型训练与大规模生物医学图像分析。
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Polars:高性能数据处理框架
polars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
206
Polars是基于Apache Arrow构建的高性能Python DataFrame库。它提供基于表达式的API和惰性查询优化,专为高效的ETL、数据分析和复杂数据管道设计。无论是在进行数据清洗、聚合计算,还是处理大规模数据集,Polars都能提供卓越的性能和优化能力。
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高性能强化学习框架
pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PufferLib是一个高性能、可扩展的强化学习框架,专为大规模并行训练和向量化模拟设计。它集成了PuffeRL算法和PufferEnv API,支持多智能体系统和自定义环境创建,实现业界领先的高速性能。适用于大型AI研究和大规模实验。
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PyDESeq2:RNA-seq差异表达分析
pydeseq2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
204
这是一个基于Python的工具包,用于对批量RNA-seq计数数据进行差异基因表达分析。它支持从多种格式加载数据,并处理复杂的单/多因素设计(如校正批次效应)。用户可以执行完整的DESeq2统计流程,包括标准化、拟合和进行严格的Wald检验。非常适合将生物信息学分析流程从R语言迁移到Python环境。
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材料结构与性能计算工具
pymatgen
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
217
Pymatgen是一个全面的Python计算工具包,专为材料科学设计。它可以让用户创建、分析和操作复杂的晶体结构,计算电子性质(如态密度和能带结构),模拟相变过程,并与Materials Project等大型数据库进行交互。非常适用于固体物理、计算化学和先进材料研究领域。
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Python多目标优化框架
pymoo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个全面的Python框架,用于解决单目标和多目标优化问题。它集成了先进的进化算法(如NSGA-II、NSGA-III),专门用于计算和分析多目标下的帕累托前沿。该工具广泛应用于工程设计和科学领域,用于分析多重相互冲突目标之间的权衡关系。
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质谱分析与数据处理平台
pyopenms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个基于Python的质谱分析计算平台,专为蛋白质组学和代谢组学工作流设计。它支持从原始MS数据到鉴定、定量(包括无标签和等位素定量)的完整分析流程,能够处理复杂的LC-MS/MS数据,是生物信息学研究的强大工具。
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React设计系统代码生成器
rayden-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
78
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。
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设计稿到模块化React组件
react-components
google-labs-code/stitch-skills
287
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。
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科学证据与批判性思维评估
scientific-critical-thinking
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
363
本技能提供了一个系统的框架,用于评估科学声明、研究方法和证据的严谨性与质量。它指导用户评估实验设计有效性、识别各类偏差(如选择性、认知偏差),并应用GRADE或Cochrane风险评估等成熟框架。适用于系统综述、学术同行评审和批判性分析科学文献。
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科研演示文稿生成器
scientific-slides
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能用于创建专业、视觉吸引力强且学术严谨的科研演示文稿。它指导用户完成从规划叙事结构、整合复杂数据图表到保持设计一致性和添加正确引用的全过程。适用于学术会议、毕业答辩和研究报告,最终生成PDF,效果最佳。
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Python统计可视化库
seaborn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
386
Seaborn是基于Matplotlib的Python高级数据可视化库,专为创建美观且统计丰富的图表而设计。它擅长探索多变量关系、可视化数据分布(如箱线图和小提琴图),能够用最少的代码生成面向数据集的统计图表。非常适合数据探索和生成高质量的出版级图表。
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