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需求与代码差距分析

kiro-validate-gap
gotalab/cc-sdd
493
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。
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LabArchives电子实验记录本API集成

labarchive-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
165
本技能提供全面的LabArchives电子实验记录本（ELN）API集成，支持程序化管理实验记录本。功能包括自动化创建/修改条目、上传各类附件、执行完整备份、生成使用报告，并可与Protocols.io、Jupyter等第三方工具无缝集成，适用于科研流程自动化。
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生物数据谱系湖仓管理系统

lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
352
LaminDB是一个开源的、原生支持谱系追踪的湖仓，专为复杂的生物学数据集和模型设计。它提供统一的功能，用于查询、追踪数据血缘、验证模式，并确保数据符合FAIR标准。适用于管理多模态基因组数据、追踪计算工作流程（如Nextflow），或构建可靠、可重复的生物信息学数据基础设施。
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生物信息学流程构建与部署

latchbio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
84
Latch是一个强大的Python框架，专用于构建、部署和管理大规模、可扩展的生物信息学工作流。它支持将复杂的分析流程（如RNA-seq、AlphaFold等）作为无服务器管道运行，并集成了云数据管理和精细化的资源配置（GPU、CPU）。特别适合需要复现性、高可靠性的生物数据分析项目。
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LaTeX学术研究海报制作指南

latex-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
484
本指南全面指导用户使用LaTeX创建专业、高质量的学术研究海报。内容覆盖学术布局、排版和色彩方案的最佳实践。更重要的是，它为AI生成视觉元素提供了严格的指导原则，强调内容极简、高对比度和低密度，确保海报的视觉传达效果达到最佳。
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AI 代理技能管理

manage-skills
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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通过命令行统一管理 Cursor、Claude 等 11 个工具的技能与规则，支持创建、复制、移动、启用/禁用、搜索、跨工具转换以及全局与项目作用域覆盖操作。
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Markdown与Mermaid图表文档编写

markdown-mermaid-writing
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能指导用户使用Markdown和嵌入式Mermaid图表来编写科学和技术文档。它强制将流程图、架构图等以纯文本形式记录，确保图表在Git中可进行干净的差异对比（diff），并能在GitHub、Notion等主流平台上原生渲染，极大地提升了文档的可维护性和协作性。
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生成专业市场研究报告

market-research-reports
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
159
该技能可生成专业级、篇幅超50页的市场研究报告，风格对标麦肯锡、波士顿咨询等顶级咨询公司。它支持通过研究数据查找进行深度数据分析，涵盖PESTLE、SWOT、波特五力等多种战略分析框架。核心功能包括使用科学示意图生成关键图表（如TAM/SAM/SOM、五力图）和生成高质量视觉内容，最终输出为专业排版的LaTeX/PDF文档，适用于投资决策、战略规划和思想领导力内容输出。
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多格式文件转Markdown

markitdown
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
350
MarkItDown是一款强大的文件转换工具，支持PDF、Word、PPT、图片、音频、表格等超过15种格式。它能将复杂的文档内容提取并转换为结构清晰、对大型语言模型（LLM）极度友好的Markdown格式，是实现多源数据内容结构化和AI应用的关键步骤。
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质谱数据分析与化合物鉴定

matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
487
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。
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MATLAB/Octave科学计算

matlab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
311
本技能详细介绍了MATLAB和GNU Octave的科学计算能力。内容涵盖矩阵运算、线性代数、数据可视化（2D/3D）、统计分析、信号处理和常微分方程求解等多个核心领域。适用于进行复杂数值模拟、科学建模和数据处理的工程师及科研人员。
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Matplotlib：Python科学绘图库

matplotlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
233
Matplotlib是Python核心的可视化库，用于创建高度定制化的静态、动态和交互式图表。它支持多种图表类型（如折线图、散点图、热力图、3D图），提供面向对象和pyplot两种接口。适用于科研数据分析、生成高质量出版物图表以及构建复杂的子图布局。
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