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Gtars：基因组区间处理工具包

gtars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Gtars是一个强大的工具包，提供基于Rust和Python绑定的基因组区间处理能力。它支持集合代数、覆盖度计算、分词和片段处理等核心生物信息学任务。该库强调数据完整性，通过强制执行严格的基因组数据契约，确保在复杂的计算流程中正确处理坐标、组装信息和参考序列。
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数字病理全玻片图像分析

histolab
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Histolab是一个专门用于数字病理学的Python库。它能自动化处理全玻片图像（WSI），实现复杂的组织检测、可定制的切片提取（包括随机、网格、评分机制）和染色标准化。适用于构建高质量、结构化的数据集，用于深度学习模型训练和全面的定量分析。
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LLM辅助假设生成与审计

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能用于利用大型语言模型（LLM）和带标签的数据集，迭代地提出和评分文本模式，生成候选假设和任务预测统计。它提供了一套严格的本地审查工作流，强调数据集的哈希审计、配置验证，明确指出其输出仅为候选结果，不能作为科学或临床结论。
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科学假说生成与测试框架

hypothesis-generation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该框架指导用户将原始观察数据转化为严谨、证据受限且可测试的研究计划。它涵盖了建立研究问题（如PICO）、构建候选假说、提出竞争性解释、定义因果估计量和制定预注册分析方案，旨在帮助用户科学、透明地推进研究，并强调了科学的伦理和方法论边界。
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ISO 13485认证文档助手

iso-13485-certification
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专为医疗器械制造商设计，提供完整的ISO 13485质量管理体系（QMS）文档支持。本助手可帮助用户进行文档差距分析，生成质量手册、制定标准操作程序（SOP）等关键文件，确保产品符合FDA和欧盟等全球医疗器械监管要求，助力顺利通过认证。
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技术设计规范生成器

kiro-spec-design
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本工具用于生成全面、结构化的技术设计规范。它指导用户系统地完成设计流程，涵盖上下文加载、根据功能类型执行深入发现与分析、应用设计原则进行综合，最终生成边界清晰、结构化的技术设计初稿，确保所有需求都与明确的技术组件相对应。
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需求与代码差距分析

kiro-validate-gap
gotalab/cc-sdd
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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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生物学数据谱系湖仓

lamindb
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LaminDB是一个开源的生物学领域谱系原生湖仓，用于管理和分析复杂的生物数据集和计算工作流。它使多种科学数据（如scRNA-seq, AnnData）具备可查询性、可追溯性并符合FAIR原则。核心功能包括强大的数据谱系跟踪、基于本体的注释和模式验证，支持在多云/本地存储系统上进行统一查询，适用于生物信息学研究。
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使用Mermaid绘制文档图表

markdown-mermaid-writing
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本技能提供了一套完整的科学和技术文档编写标准，采用Markdown作为核心格式，并深度整合了Mermaid流程图表。它将图表以文本形式存储，极大地优化了版本控制（如Git）的差异化显示，确保了文档的易读性、可编辑性和跨平台渲染能力。适用于编写报告、架构图、工作流和所有需要版本控制的文档内容。
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多格式文档转Markdown结构化工具

markitdown
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MarkItDown是一款轻量级工具，用于将各种异构文档（如PDF、Office、HTML等）转换为结构化的Markdown格式。它专门为文本分析、搜索引擎索引以及大型语言模型（LLM）和RAG系统的数据准备而设计，核心侧重于内容的结构化，而非视觉的完美还原。支持本地文件、数据流和多模态高级提取。
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串联质谱数据处理与比较

matchms
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Matchms是一个用于处理、清洗、比较串联质谱（MS/MS）数据的Python包。它支持多种文件格式（如mzML, MGF），核心功能包括库搜索、元数据协调、峰值过滤和计算多种相似性得分（如余弦相似度）。适用于代谢组学和质谱分析工作流程，帮助构建光谱相似性网络和结构化得分矩阵。
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MATLAB和Octave工作流安全指南

matlab
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本指南详细介绍了如何在MATLAB或GNU Octave环境中设计、审查和迁移数值工作流。核心目标是确保代码的重现性、安全性和稳健性，强调遵循严格的安全边界，并使所有数据和代码的语义表达得淋漓尽致。
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