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基因调控网络推断

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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。

AI智能体自进化引擎

capability-evolver

Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。

上下文模式个人洞察仪表盘

mksglu/context-mode

该工具可在浏览器中打开个人分析仪表盘，用于深入了解您的工作上下文和使用习惯。它追踪会话活动、工具使用情况、错误率、并行工作模式和项目焦点等关键指标，帮助您分析工作流效率，并识别出可改进的重点领域。

癌症依赖图谱查询分析

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利用该技能查询癌症依赖图谱（DepMap）数据，系统分析不同癌症细胞系对基因的依赖性。该工具可用于生物信息学研究，帮助研究人员识别特定癌症类型的关键致病基因、发现合成致死相互作用，并为肿瘤药物靶点验证提供科学依据。

系统发育树分析与可视化工具包

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ETE工具包是一个全面的系统发育学分析平台，用于处理和分析层级树结构。它支持多种树格式（Newick, NHX），提供检测演化事件（如重复和分化）、识别直系同源基因和旁系同源基因等高级功能，并可与NCBI数据库集成，生成高质量的生物学图表。

综合科学数据探索分析

exploratory-data-analysis

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适用于分析任何专业的科学数据文件。支持超过200种主流格式，涵盖化学、生物信息学、显微成像、光谱学等多个领域。它能够自动识别文件类型，评估数据质量和结构，并生成详细的Markdown报告，为用户提供深入的洞察和后续分析建议。

蛋白质糖基化分析与工程设计

glycoengineering

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本技能提供全面的工具用于分析和工程化蛋白质的糖基化修饰。它可以扫描氨基酸序列识别N-糖基化位点（N-X-S/T）并预测O-糖基化热点。主要应用于优化治疗性抗体、设计疫苗抗原和分析生物类似物，从而改善蛋白质的稳定性、功能或免疫逃逸能力。

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。

质谱数据分析与化合物鉴定

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Matchms是一个开源的Python库，用于全面的质谱数据处理和分析。它支持导入多种格式的谱图，核心功能包括计算谱图相似性得分、进行数据标准化过滤，并帮助用户在代谢组学等领域识别未知化合物。

科学研究创意发想

scientific-brainstorming

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这是一个科学研究的创意发想伙伴，通过结构化的流程帮助用户生成新颖的假设和研究方向。它擅长探索学科间的关联、挑战既有假设，并识别潜在的研究空白。适用于研究项目早期阶段和遇到思路瓶颈时使用。

科学证据与批判性思维评估

scientific-critical-thinking

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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。

技术设计质量审核与验证

kiro-validate-design

该技能提供交互式的技术设计质量审核服务，用于验证功能设计方案是否具备实施能力。它系统性地检查设计文档，重点识别关键问题、总结设计优势，并给出明确的通过/不通过（GO/NO-GO）决策和可执行的后续改进步骤，确保项目设计具备高可靠性。

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