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精准医疗知识图谱查询

primekg
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PrimeKG是一个集成超过20个数据库的综合知识图谱，用于绘制复杂的生物关系。它可以查询包括基因、药物、疾病和表型在内的多尺度数据，是进行药物发现、寻找药物重定位机会以及进行网络药理学研究的强大工具。
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Protocols.io科学协议管理集成

protocolsio-integration
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提供完整的protocols.io API v3编程接口，用于科学协议的完整生命周期管理。可用于协议的发现、协作开发、步骤编辑、文件上传、实验记录和工作空间组织。适用于生物信息学、学术研究工具和科学文献自动化流程。
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DICOM医学影像处理工具

pydicom
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用于处理DICOM医学影像文件，支持读取、写入和修改医学图像数据。功能包括提取CT、MRI等各类医学扫描的像素数据，管理复杂的元数据标签，处理数据压缩，执行患者数据匿名化，并能将医学图像转换为标准格式，适用于医疗影像分析和PACS系统集成。
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Python材料科学工具包

pymatgen
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Pymatgen是一个专业的Python计算材料科学工具包。它用于创建、操作和分析晶体结构、分子系统。核心功能涵盖相图计算、电子结构分析（态密度、能带隙）、空间群对称性分析、超晶胞生成，并可与Materials Project数据库无缝集成。支持超过100种文件格式。
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多目标优化框架

pymoo
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Pymoo是一个强大的Python优化框架，专注于解决具有多个相互冲突目标的优化问题。它集成了NSGA-II、NSGA-III等先进的进化算法，能够高效地寻找帕累托最优解集（Pareto fronts），帮助用户分析不同目标之间的取舍关系（Trade-offs）。适用于工程设计、科学研究和复杂约束优化场景。
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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
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PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的高级深度学习框架，旨在简化和规范整个机器学习工作流。它帮助用户将模型组织为LightningModule，自动化训练循环，并处理复杂的数据流程。框架支持多GPU/TPU分布式训练、集成各种实验日志记录（如W&B, MLflow）和自定义回调，极大地提升了大型AI项目开发的效率和可扩展性。
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Zotero文献管理编程工具

pyzotero
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Pyzotero是用于通过Python编程方式管理Zotero文献库的客户端。它支持与Zotero Web API v3进行交互，实现文献项目的增删改查、管理附件（如PDF）、处理集合和标签，并支持引用格式导出（如BibTeX）。适用于构建研究自动化流程、数据提取或将Zotero数据集成到其他应用中。
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shadcn/ui组件集成指南

shadcn-ui
google-labs-code/stitch-skills
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本指南为前端工程师提供了一套专业的shadcn/ui组件集成解决方案。它详细介绍了如何使用Tailwind CSS和Radix UI构建应用，涵盖了组件发现、安装流程、项目架构搭建以及高级定制化最佳实践。帮助开发者构建具备完全自主权和高度可定制性的前端应用。
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医疗治疗方案生成器

treatment-plans
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用于生成跨学科、高度精炼的医疗治疗方案。支持慢性病管理、心理健康和术后护理等多个领域，提供符合HIPAA标准的LaTeX/PDF模板。方案强调可操作性、证据支持，并强制要求集成AI生成的科学图表，确保信息展示的专业和可视化。
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Zarr：科学数据阵列存储

zarr-python
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Zarr是一个高性能的Python库，用于存储和处理超大型多维数组。它支持数据分块（chunking）、压缩和并行I/O，是构建大规模科学计算和数据分析管道的理想工具。该库能与NumPy、Dask、Xarray等主流科学计算库无缝集成，并兼容S3/GCS等云存储，确保数据的高效性和可移植性。
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证据驱动的完成状态验证

kiro-verify-completion
gotalab/cc-sdd
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本技能用于严格验证所有完成状态的声明（如任务完成、Bug修复或功能上线）。它通过要求最新的、多维度的证据链来防止虚假宣布。必须结合完整的测试套件结果、覆盖率报告、集成状态等，才能宣布某项工作已达到“可上线”状态。
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Adobe核心API快速上手指南

adobe-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程提供了Adobe核心API的最小化工作示例，涵盖了Firefly AI图像生成、PDF内容提取和Photoshop背景移除三大功能。适用于开发人员快速上手Adobe集成，测试API连接，或学习基础的API调用模式。
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