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智能代理行动审计

agentic-actions-auditor

trailofbits/skills

审计调用AI编码代理的GitHub Actions工作流，识别提示注入、沙箱配置与环境变量等路径中的受攻击者可控输入，帮助评估CI/CD流水线安全并防止代理能力滥用。

DrugBank 数据洞察

drugbank-database

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提供 DrugBank 的药物与靶点数据访问，涵盖数据下载、信息查询、药物相互作用网络、靶点与通路分析以及化学相似性比较，支持药理研究与临床安全评估。

科学数据探索分析

exploratory-data-analysis

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自动识别 200+ 科学数据格式，提取元数据、评估数据质量、推荐可视化方案，并生成 Markdown 报告，帮助科研人员在后续分析前全面把握数据结构与特征。

FRED经济数据接口

fred-economic-data

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通过 FRED API 获取涵盖 GDP、就业、通胀、利率及区域等 80 多万个经济序列，适用于宏观分析、金融研究、政策评估与经济预测等场景。

医药化学筛选工具

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Medchem 是面向药物发现的 Python 库，提供药性规则、结构警报、官能团检测、标准目录、复杂度评估与自定义约束，帮助批量筛选化合物库并优先挑选候选分子。

开放靶点数据库平台

opentargets-database

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通过 Open Targets GraphQL API 查询靶点-疾病关联、可成药性、安全性、药物及多组学证据，帮助完成治疗靶点发现、优先级排序、安全评估和药物再利用等工作。

医疗健康人工智能工具

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PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具，支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型，方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。

PyMC 贝叶斯建模

pymc-bayesian-modeling

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使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型，涵盖数据准备、MCMC（NUTS）或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断，适合不确定性评估。

治疗数据共享平台

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提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。

学术评估框架

scholar-evaluation

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该技能运用 ScholarEval 框架对学术成果的选题、方法、数据、分析、写作及引用等维度进行结构化评分，输出优劣点与改善建议，并推荐可视化流程图以增强评估表达。

科学批判性思维

scientific-critical-thinking

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评估科研结论和实验严谨性，根据方法学、统计有效性、证据质量与偏差，结合 GRADE 与 Cochrane 风险评估框架，必要时配套科学图示，提升分析清晰度。

Scikit-learn 机器学习工具

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提供 scikit-learn 机器学习全流程指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建，方便快速交付可解释的模型。

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