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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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串联质谱数据处理与比较

matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
489
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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Matplotlib：Python科学绘图与可视化

matplotlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Matplotlib是Python最基础的绘图库，用于创建静态、动画和交互式图表。它提供了对所有绘图元素的精细控制，支持绘制线图、散点图、热图等多种科学和统计图表。最适合需要高质量、出版级别复杂图表输出的场景，推荐使用对象级API进行开发。
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药物化学化合物筛选工具

medchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个用于药物发现领域的专业工具，提供全面的药物化学过滤功能。它能够基于药代动力学（如Lipinski规则）、结构警报（如PAINS, NIBR）和分子复杂性等多个维度，对化合物库进行高效筛选和优先级排序，帮助研究人员从大量化合物中筛选出有前景的候选药物。
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分子特征提取与机器学习平台

molfeat
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Molfeat是一个全面的Python化学信息学库，旨在处理分子特征化。它集成了100多个预训练和手工设计的特征提取器，将化学结构（如SMILES字符串）高效地转换为用于机器学习的数值特征向量。这对于构建定量结构-活性关系（QSAR）模型、进行虚拟筛选、相似性搜索及深度学习应用至关重要。
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网络图分析与处理

networkx
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NetworkX 是一个强大的 Python 库，用于创建、操作和分析复杂的网络结构和图。它提供了完整的图算法工具集，支持最短路径、中心性计算、社区检测等核心功能，并能处理社会网络、生物网络等多种复杂系统建模，适用于科学研究和系统分析。
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开源AI研究笔记平台

open-notebook
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Open Notebook是一个开源、自托管的AI研究平台，是NotebookLM的强大替代品。它允许用户导入PDF、视频、网页等多样化资料，在本地构建知识库。核心功能包括AI摘要生成、基于上下文的聊天问答、向量搜索、以及生成多角色播客，确保所有研究数据完全掌握在用户手中，隐私性极高。
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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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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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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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材料结构分析与处理

pymatgen
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这是一个强大的Python库，用于分析、验证和转换复杂的材料结构和计算数据。它功能全面，可处理化合物组成、周期性晶体、分子、相图、对称性以及电子结构数据，并特别强调对所有转换过程的可追溯性和数据完整性。
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