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基因组快速生物信息学搜索工具

gget
affaan-m/ECC
468
gget是一个强大的命令行和Python工具包，用于快速、可重复地在主要的基因组参考数据库（如Ensembl、UniProt）中进行生物信息学搜索。它能让用户快速查询基因元数据、执行初步的BLAST/BLAT比对，并探索相关通路、癌症或疾病模块。该工具尤其适用于初始的数据探索和生成可重复的证据记录，而不是复杂的生产级流程。
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学术政策含义撰写指南

jfr-policy-implication
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南指导用户撰写顶级金融期刊的政策含义部分。它教会作者如何将抽象的学术研究发现，转化为对货币当局、监管部门或金融机构具体、可操作的政策建议。核心要求是建议必须基于实证证据，避免空泛口号，并明确政策工具和适用边界。
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系统性文献综述流程

literature-review
affaan-m/ECC
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提供一套系统化、严谨的文献综述工作流程。覆盖学术、生物医学和技术领域，指导用户从定义研究问题（如PICO），到制定检索计划、证据筛选、结构化数据提取和主题整合，帮助构建高质量、可复现的综述报告。
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图网络分析与处理工具

networkx
sickn33/antigravity-awesome-skills
385
NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的网络和图结构。它支持多种图类型，并提供了完善的图算法功能，包括最短路径计算、中心性度量（如PageRank）、社区发现和连通性检测。用户可以生成模拟网络，读取和写入多种格式（如GraphML, CSV, Pandas），并利用Matplotlib进行可视化。特别适用于社交网络分析、生物网络研究和系统建模。
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量子计算框架Qiskit

qiskit
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Qiskit是一个领先的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行量子电路。它提供全面的工具，支持在本地模拟器或主流云端量子硬件（如IBM Quantum、IonQ等）上运行，可应用于化学、机器学习和优化等前沿领域。
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单细胞RNA测序数据分析

scanpy
sickn33/antigravity-awesome-skills
464
Scanpy是一个强大的Python工具包，专用于单细胞RNA测序数据分析。它支持完整的生物学工作流程，包括质量控制、数据标准化、降维（PCA, UMAP, t-SNE）、聚类分析、标记基因鉴定和细胞类型注释。用户可以使用它生成高质量的科学图表。
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学术研究成果结构化评估

scholar-evaluation
affaan-m/ECC
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本技能提供了一个全面、可复现的学术评估框架，用于评估研究论文、提案、文献综述等学术成果。它涵盖了包括问题、方法论、数据证据、分析深度和引用质量在内的九个关键维度，能帮助用户系统性地提供结构化、专业化且极具指导性的反馈，从而提升学术和研究的整体质量。
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Scikit-learn Python机器学习库

scikit-learn
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468
Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。
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Seaborn统计可视化库

seaborn
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Seaborn是一个高级的Python可视化库，专注于生成高质量的统计图表。它允许用户直接使用Pandas DataFrame进行数据导向的绘图，轻松实现多元分析、各种分布图、关系图等复杂统计图，无需编写复杂的底层代码，是数据分析领域的强大工具。
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Python统计建模与计量分析

statsmodels
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Statsmodels是Python生态系统中用于进行严谨统计建模的顶级库。它提供了全面的工具，支持各类统计方法的估计、推断和诊断。适用范围广，涵盖线性回归（OLS, WLS）、广义线性模型（逻辑回归、泊松回归）以及复杂的时序分析（ARIMA），是进行计量经济学分析和生成专业统计结果的利器。
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管理Azure容器注册表

azure-container-registry-cli
github/awesome-copilot
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这是用于管理Azure容器注册表（ACR）的CLI工具集。它支持执行ACR的完整生命周期管理，包括创建注册表、身份验证、使用云构建推送容器镜像、从其他源导入镜像，以及配置地理复制、私有端点和Webhooks等高级安全及网络功能。是Azure容器化CI/CD流程的核心工具。
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网页浏览器自动化驱动

browser
agentscope-ai/QwenPaw
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这是一个用于异步Python的浏览器自动化SDK。它允许开发者模拟用户在真实浏览器上的操作，实现网页导航、元素定位、表单填写和数据抓取。核心工作流程是“感知→行动→验证”，适用于构建复杂的爬虫程序和端到端功能测试。
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