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神经信号可复现处理工具箱

neurokit2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
497
这是一个用于构建和审计可复现生理时间序列研究流程的综合工具包。它专注于心电图（ECG）、EDA等信号的预处理、事件/区间分析、多模态数据对齐，以及变异度和复杂特征的提取。本工具仅用于学术和科研目的，强调严谨的数据合同和方法感知校验，不应用于诊断或医疗设备验证。
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神经像素数据分析工具包

neuropixels-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
236
这是一个用于分析高密度Neuropixels电生理记录的端到端工具包。它覆盖了完整的电生理工作流程，包括数据加载、预处理、运动漂移校正、先进的尖峰排序（如Kilosort4）、质量指标计算和AI辅助的单位筛选。适用于从原始神经数据到发表级结果的完整分析。
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Opentrons机器人协议开发

opentrons-integration
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325
本技能用于为Opentrons Flex和OT-2机器人系统创建生产级的Python协议。它提供了全面的工具集，覆盖了从实验室设备配置、精确液体处理到模块控制和复杂模拟的整个流程，确保生物和化学自动化工作流的安全性和高可重复性。
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计算病理学分析平台

pathml
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136
PathML是一个专为本地化、研究用途设计的计算病理学分析平台。它支持从全玻片图像（WSI）加载、切片、预处理、质量控制（QC）、多重图像定量分析以及构建空间图谱等核心工作流程。该工具强调数据隐私和结果的可重复性，仅用于科学研究。
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科学手稿同行评审与评估

peer-review
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72
该工具支持对科学手稿、研究方案和学术提案进行严谨、证据驱动的同行评审。它引导评审者系统性地评估方法学、统计学、伦理合规性、可重复性和证据与结论的一致性，并强调维护评审过程的机密性和人工的专家责任。
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量子机器学习自动微分框架

pennylane
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PennyLane是一个用于构建和训练量子电路的计算库，核心能力是为量子回路提供自动微分。它特别适用于量子机器学习（QML）和量子化学模拟，能够构建混合的量子-经典模型。该框架具有硬件无关性，支持IBM、Google等多个量子硬件后端，并能与PyTorch、JAX等主流的经典机器学习框架无缝集成，是执行VQE、QAOA等变分算法的首选工具。
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Polars：高性能数据处理框架

polars
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Polars是一个基于Apache Arrow的高性能数据帧库，专为Python和Rust设计。它提供了表达式式API和惰性求值机制，能够高效处理复杂的数据管道和大规模ETL任务。适用于需要高性能、并行计算，或从Pandas迁移到更优数据处理方案的专业数据分析和工程场景。
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高性能基因组区间分析工具

polars-bio
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polars-bio是基于Polars的高性能生物信息学库，专注于基因组区间操作和文件I/O。它提供DataFrame友好的API，用于执行区间算术运算（如重叠、合并、补集等），并支持读写BED, VCF, BAM, GFF等主流生物信息学格式。支持流式处理和云存储，适用于大规模、高性能的基因组数据分析。
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生成可审计的PPT科学海报

pptx-posters
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282
本技能用于为学术会议或研究项目生成可编辑、无宏的科学海报（PPTX格式）。它强制执行严格的内容审计流程，要求作者提供所有本地资产和数据，确保海报的来源、物理尺寸、可访问性及安全性均得到严格验证，适用于对交付物有最高控制要求的场景。
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精准医疗知识图谱查询

primekg
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PrimeKG是一个集成超过20个数据库的综合知识图谱，用于绘制复杂的生物关系。它可以查询包括基因、药物、疾病和表型在内的多尺度数据，是进行药物发现、寻找药物重定位机会以及进行网络药理学研究的强大工具。
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DICOM数据集处理与分析

pydicom
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pydicom是一个用于读取、检查、写入和转换本地DICOM数据集及像素数据的综合性Python库。它支持复杂的元数据处理、多种传输语法，并为医学影像处理流程提供了边界化的去标识化和预检工具，确保处理受保护的健康信息（PHI）时安全合规。
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临床深度学习医疗数据管道

pyhealth
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PyHealth是一个用于临床和医疗深度学习的模块化Python工具包。它提供了一个标准化的五阶段流程（数据集→任务→模型→训练器→指标），用于处理复杂的、多模态的医疗数据，包括电子病历、生理信号和医学影像。可用于预测死亡率、再入院风险、药物推荐或进行医学编码映射。
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