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科学批判性思维分析

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本技能提供系统性的科学研究评估框架。用于深度分析科研论文，评估实验设计、统计有效性、证据质量，并识别潜在的偏倚和混淆因素。通过应用GRADE、Cochrane等专业评估体系，适用于撰写系统综述和进行严格的同行评审。
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科学图表与示意图生成器

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这是一个基于AI的专业图表生成工具，可根据自然语言描述自动生成高质量的科学示意图。它尤其擅长绘制神经网络结构、生物信号通路、系统架构图和流程图。系统内置智能迭代和质量审核机制，根据文档类型（如期刊、海报等）进行质量把控，确保输出结果达到发表级标准。
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科研演示文稿生成器

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专业的科研演示文稿（PPT/PDF）生成工具。适用于学术会议、研讨会、毕业论文答辩等场合。它不仅提供内容结构、设计模板和写作指导，还能确保视觉吸引力、科学严谨性、引用标注以及数据图表的无缝整合，帮助用户创建出令人难忘的学术报告。
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科学可视化与数据完整性

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本技能旨在指导用户创建和审核科学、可访问、可用于出版的高保真图表。核心是维护数据完整性，强调科学原理优于盲从期刊规范。内容涵盖了从定义证据、选择诚实编码（如处理缺失值、不确定性）到使用Matplotlib等库实现最佳实践，确保图表符合WCAG等可访问性标准。
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证据驱动的科学手稿撰写

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专注于科研手稿的撰写、修订和审核。它能确保所有事实声明必须追溯到已验证的证据ID，管理作者责任制和数据机密性。适用于所有需要高可信度、可追溯性的学术报告、期刊投稿等科研场景。
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生物数据分析工具包

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scikit-bio是一个全面的Python库，专为生物信息学和生物数据分析设计。它提供强大的功能，用于处理DNA、RNA和蛋白质序列，执行复杂的序列比对，构建和分析系统发育树，并进行高级的生态学统计。核心能力包括计算多样性度量、进行降维分析（PCoA）以及处理多种生物学文件格式（如FASTA，Newick）。适用于微生物学、基因组学和生态学研究领域。
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Scikit-learn机器学习指南

scikit-learn
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本技能详细介绍了使用scikit-learn进行经典的机器学习全流程。从有监督学习（分类、回归）到无监督学习（聚类、降维），内容覆盖了数据预处理、模型评估、超参数调优，并指导用户构建生产级的机器学习管道（Pipeline）。
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生存分析与scikit-survival

scikit-survival
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这是一个用于构建、评估和审计生存模型的综合工具箱。它专注于处理右删失和竞争风险数据，支持Cox PH、生存森林等多种模型。同时，它提供了最佳实践，确保数据预处理和模型评估流程是防数据泄露的，适用于复杂的科学或临床机器学习工作流。
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单细胞RNA速度分析

scvelo
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scVelo是一款用于分析单细胞RNA测序数据的RNA速度分析工具。它通过建模mRNA剪接的动力学（利用未剪接和剪接的mRNA比例），推断细胞状态转变和发育轨迹。该工具可用于预测细胞命运、识别分化路径和找出驱动基因，是进行单细胞生物学研究的强大补充。
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单细胞组学深度生成模型

scvi-tools
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scvi-tools是一个全面的Python框架，利用深度生成模型和变分推断技术，用于分析单细胞数据的多模态组学数据。它特别适用于进行概率性的批次效应校正、多组学数据整合以及带有不确定性的差异表达分析，支持RNA-seq、ATAC-seq和多组学数据。
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Seaborn统计可视化库

seaborn
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Seaborn是一个基于Matplotlib的高级Python可视化库，旨在生成专业级、可用于发表的统计图表。它专注于“以数据集为中心”的绘图模式，极大地简化了复杂的多变量分析和数据分布探索。用户可以直接使用pandas DataFrame进行操作，轻松创建复杂的面板图和统计图表。
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shadcn/ui组件集成指南

shadcn-ui
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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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