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领域流程提取器

understand-domain

Lum1104/Understand-Anything

从代码库里提取领域、业务流程和步骤信息，可复用已有知识图谱或进行轻量扫描，最终生成可在看板中交互查看的流程图，并经过验证保存。

代码上下文图谱生成器

github/awesome-copilot

在进行任何代码修改前，使用此模板生成完整的代码上下文图谱。它帮助开发者系统性地分析任务相关的全部文件、依赖关系、测试用例和代码模式。这能够全面掌握代码库的当前状态，评估潜在的风险和影响范围，确保开发流程的完整性和稳定性。

产品需求与功能规格制定

gen-specs-as-issues

github/awesome-copilot

这是一个为产品经理和技术负责人设计的系统化工作流。它指导用户对现有软件项目进行深入理解，识别功能缺失（Gap Analysis），通过评分矩阵进行优先级排序，并为每个核心功能制定详细、可执行的最小可行产品（MVP）规范。最终输出结构化的开发任务和依赖关系图谱。

研究知识持久化知识库

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该工具是面向整个科研生命周期的持久化、结构化知识库。它能够积累并关联所有核心研究实体（包括论文、想法、实验和可验证的科学假设），构建出完整的知识图谱。它确保知识是积累和可查询的，避免了单次查阅后的知识遗忘，是科研项目的核心知识管理系统。

个人知识库管理系统

zhayujie/CowAgent

这是一个用于管理个人知识库（Wiki）的技能。它支持吸收用户分享的文章和文档，综合对话产生的关键洞察，以及查询已积累的知识。通过建立结构化的知识文件、索引和交叉引用，它可以构建一个完善的知识图谱，实现知识的有效捕获和检索。

犯罪事件角色链追踪

crime-role-chain

EverMind-AI/EverOS

当案件查询的答案不是直接给出的，而是需要通过一系列角色、人物或事件链条来推导时，使用此技巧。它要求追踪复杂的间接关系，例如从受害者到被告人、律师再到证人，从而逐步定位最终的关键信息。适用于复杂的调查研究和知识图谱的深度遍历。

高性能基因组区间分析工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Gtars是一个高性能的基因组信息学工具包，使用Rust语言编写并提供Python接口。它专注于基因组区间数据的处理与分析，核心功能包括：基因组区域重叠检测、覆盖度图谱生成、以及用于机器学习模型的基因组序列Tokenization。适用于计算基因组学、生物信息学和单细胞分析等领域。

PathML 病理计算工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PathML 是用于计算病理的 Python 工具集，支持多种切片格式、H&E 预处理、图谱构建和 HoVer-Net/HACTNet 训练，方便多重免疫荧光及空间蛋白组分析与管理。

PrimeKG精准医学图谱查询

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

通过程序化脚本查询PrimeKG精准医学知识图谱的基因、药物、疾病与表型等实体及其关系，辅助药物发现、可复用性验证与表型网络分析。

单细胞RNA测序分析流程

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Scanpy是一个基于AnnData的综合性Python工具包，专用于分析单细胞RNA测序数据。它提供了一个完整的、可扩展的单细胞基因组学分析工作流程，涵盖了从质量控制（QC）、标准化、降维（PCA、UMAP、t-SNE）到细胞聚类、标志基因识别和细胞类型注释的每一个关键步骤。适用于生成高质量单细胞图谱和进行探索性生物学分析。

TorchDrug 图神经工具集

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。

OneNote 图谱API认证与配置

onenote-install-auth

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能详细指导用户如何配置OneNote Graph API的委托认证机制。内容涵盖Azure AD应用注册、权限范围（Scope）选择、SDK安装（支持Python和TypeScript）以及实现令牌缓存。特别强调了认证流程的迁移，以适应从旧的客户端密钥认证到现代委托认证的最佳实践。

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