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科学出版可视化工具

scientific-visualization

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

借助 matplotlib、seaborn 和 plotly 生成论文级图像，支持多面板、显著性标注、色盲友好配色与各类期刊所需的格式和分辨率导出。

科学写作助手

scientific-writing

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通过研究查找先列提纲再撰写，遵循IMRAD结构、引用格式、图表与CONSORT/STROBE/PRISMA等指南，确保科研论文具备投稿品质。

微生物组生物信息工具

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scikit-bio 提供 Python 生物数据工具，支持 FASTA/Newick 等格式读写、序列操作、比对、系统发育树构建及多样性分析，适用于微生物组和群落生态研究。

Scikit-learn 机器学习工具

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提供 scikit-learn 机器学习全流程指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建，方便快速交付可解释的模型。

Scikit 生存分析

scikit-survival

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基于 scikit-survival 的 Python 生存分析工具，涵盖 Cox、集成模型、SVM 与指标评估，便于处理删失数据的时间事件建模。

scVelo RNA速度轨迹分析

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面向单细胞 RNA-seq 的 RNA 速度分析工具包，通过建模未剪接/已剪接转录本动力学推断细胞分化方向、潜在时间和驱动基因，可与 Scanpy 流程联动。

单细胞生成建模工具集

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基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。

Seaborn统计可视化库

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Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图（如直方图、KDE图）和复杂的多面板图，非常适合进行深入的数据洞察。

shadcn/ui组件集成指南

google-labs-code/stitch-skills

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。

SHAP 模型可解释性

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提供 SHAP 相关指导，展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性，并对各种模型（树、深度、线性、黑盒）进行解释与比较。

Python离散事件模拟框架

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SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。

稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3

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稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。

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