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精准医学知识图谱查询

primekg
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本技能提供对PrimeKG知识图谱的程序化查询能力。该图谱整合了超过20个主要数据库，用于构建基因、药物、疾病和表型之间的多尺度关联网络。可用于药物重定位、发现新的疾病靶点以及深入分析复杂的生物学机制。
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临床深度学习流程工具

pyhealth
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PyHealth是一个用于临床深度学习的Python工具包，旨在处理电子病历（EHR）、生理信号和医学影像等多模态数据。它基于稳定的五阶段流水线（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持用户在医疗领域执行复杂的预测任务，例如预测死亡率、推荐药物、睡眠分期，以及进行ICD/ATC等医疗代码交叉映射。
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通用实验室自动化编程框架

pylabrobot
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PyLabRobot是一个厂商无关的纯Python开发套件，用于控制复杂的自主实验室工作流。它提供了一个统一的接口，用于管理各种设备，如液体处理机器人、板式读数仪、泵和温控设备。可用于模拟、开发和运行可重复性的多设备实验流程。
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学术作品评估与评阅

scholar-evaluation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供一套系统化的学者评估框架（ScholarEval），用于对学术论文、研究提案和文献综述进行全面、结构化的评阅。它涵盖了研究问题、方法论、数据分析、写作表达等多个关键维度，提供定性和定量的评分和详尽的可行改进建议，帮助用户提升作品的学术质量和可发表性。
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生物信息学数据分析工具

scikit-bio
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这是一个全面的Python生物信息学工具包，用于处理和分析生物学数据。核心功能包括DNA/RNA/蛋白质序列操作、配对和多重序列比对、构建和分析系统发育树，以及计算Alpha/Beta多样性等生态学指标。适用于微生物组学分析、进化学研究和各种生物数据处理，支持FASTA、Newick等标准格式。
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SHAP模型可解释性与可信赖性

shap
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SHAP（Shapley加性解释）提供了一个基于博弈论的统一框架，用于解释复杂的机器学习模型。通过计算特征贡献度（Shapley值），它能够帮助用户理解模型做出特定预测的依据、分析潜在的模型偏差，并生成瀑布图等可视化结果，广泛应用于模型可解释性（XAI）领域。
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TimesFM 零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
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使用 TimesFM 基础模型进行零样本时间序列预测。用户无需训练任何模型，即可对任何单变量时间序列（如销售、传感器数据）进行点预测和置信区间预测，支持高效的批量预测，并包含系统资源检查。
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预训练模型与AI开发工具

transformers
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这是一个全面的深度学习工具库，提供了数千个预训练模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态等多领域任务。它允许开发者使用Pipeline API进行快速推理，或者使用Trainer API对模型进行定制化微调。适用于构建复杂的、前沿的AI应用和原型系统。
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权威科学数据库数据检索

database-lookup
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能提供了一套完整的科学数据检索工作流，用于查询天文学、环境科学、化学和生物学等领域的权威公共API。它核心目标是确保数据检索过程可复现、可追溯，通过明确的API调用、分页处理和数据出处验证，提供高度可靠的科学事实。
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自动化规格文档生成器

kiro-spec-quick
gotalab/cc-sdd
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该工具提供一个完整的、多阶段的规格文档生成流程，包括初始化、需求分析、设计方案和任务分解。它支持交互式和自动模式运行，能确保生成的内容逻辑连贯。最后还会运行一次最终的完整性检查，确保生成的规格是一份可直接投入开发使用的蓝图。
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Adobe API成本优化与使用监控

adobe-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具集锦提供了优化和监控Adobe全套API（如Firefly、PDF、Photoshop等）成本的指南。它涵盖了不同服务类型的配额管理、使用量追踪（包括生成式信用点和交易量）以及具体的成本节约策略，适用于需要严格控制API调用成本和实现预算预警的开发场景。
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AI/机器学习职位搜索与市场分析

ai-dev-jobs-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该MCP为AI智能体提供接入实时、庞大的AI和机器学习职位索引。用户可以按角色、地点或公司搜索职位，获取完整的职位详情，分析薪资范围，了解招聘公司信息，并获取全面的市场统计数据。适用于进阶的求职、人才匹配和劳动力市场分析场景。
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