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硬件无关量子机器学习

pennylane
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
280
硬件无关的量子机器学习框架，支持量子电路自动微分、混合量子/经典模型训练与 PyTorch、JAX、TensorFlow 集成，并可在 IBM/Google/Rigetti/IonQ 等平台切换。
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高性能强化学习框架

pufferlib
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持，实现了每秒数百万步的训练速度，极大地提升了RL研究和应用效率，适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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Scanpy 单细胞分析流程

scanpy
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63
Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于处理单细胞 RNA-seq 数据，包含质控、归一化、降维、聚类、标志基因识别、细胞类型注释及高质量可视化，适用于 h5ad/10X/CSV 格式。
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学术评估框架

scholar-evaluation
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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该技能运用 ScholarEval 框架对学术成果的选题、方法、数据、分析、写作及引用等维度进行结构化评分，输出优劣点与改善建议，并推荐可视化流程图以增强评估表达。
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微生物组生物信息工具

scikit-bio
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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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。
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SHAP 模型可解释性

shap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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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。
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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting
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该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。
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预训练Transformer模型

transformers
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用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。
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精准临床治疗计划撰写

treatment-plans
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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生成涵盖各科室的3-4页LaTeX/PDF治疗计划，包含SMART目标、循证干预、HIPAA合规格式和平衡的AI生成图示，帮助临床快速获得可操作方案。
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Convex 响应式后端专家

convex
sickn33/antigravity-awesome-skills
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详细介绍如何用 Convex 构建 TypeScript schema、查询、变更、动作、实时订阅、认证、文件存储、定时任务及部署，适用于 React/Next.js/Angular/Vue/Svelte/React Native 项目。
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高级网页幻灯片制作工具

frontend-slides
affaan-m/everything-claude-code
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这是一个强大的网页演示文稿制作工具，用于创建专业、动画丰富且零依赖的HTML幻灯片。无论您是制作商业推介、工作坊讲稿，还是需要将PPTX转换为网页，该工具都能确保幻灯片完美适配任何屏幕尺寸，具备响应式设计、键盘/触摸导航和高级动画效果，输出高质量的现代网页演示文稿。
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投资人路演资料构建指南

investor-materials
affaan-m/everything-claude-code
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用于构建一套连贯、可信、易于辩护的投资者资料，包括路演PPT、财务模型和商业概要。核心原则是建立单一事实来源，确保所有数据和假设保持一致性，帮助初创企业提高融资资料的可信度和专业度。
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