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Benchling 实验室集成套件
benchling-integration
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
266
通过 Benchling SDK/REST 管理 DNA/RNA/蛋白等注册实体、库存、ELN、流程与数据仓库查询,实现实验室数据同步与自动化。
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DNAnexus 云基因组集成
dnanexus-integration
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
412
通过 DNAnexus 云基因组平台开发 app/applet、管理 FASTQ/BAM/VCF 等数据、运行工作流,并使用 dxpy 自动化脚本,支撑生物医学流水线。
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ENA序列访问
ena-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
70
通过 REST 接口或 FTP 访问欧洲核苷酸档案库,快速获取 DNA/RNA 序列、原始读段、组装体、注释和分类信息,便于科研或生信流水线集成。
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数字 DNA 思维画像
dhdna-profiler
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
247
基于数字人类 DNA 理论,从文字中抽取思维指纹,揭示推理方式、决策习惯、价值观和情绪色彩,适合画像作者、对比思维风格或深入解读某人的推理逻辑。
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JASPAR转录因子结合位点工具
jaspar-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
184
通过调用 JASPAR API 和 Python 工具,获取 TF 结合模型、将 PFM 转为 PWM 并在 DNA 序列中扫描高置信度的结合位点,辅助调控变异注释、ChIP/ATAC 解读及转录因子网络构建。
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DHDNA 文本模式分析器
dhdna-profiler
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
84
应用 DHDNA 框架分析文本中的推理和写作模式。提供认知风格反思和思维模式档案的评分标准,不验证心理特征。用于评估分析深度、伦理推理等十二个维度的文本证据。
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DNAnexus 集成
dnanexus-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
489
在 DNAnexus 平台上构建和运行可复现的基因组工作负载,支持 dx CLI、dxpy、应用开发、原生工作流和 Nextflow 导入。用于基因组数据分析流程的数据传输、执行监控和项目自动化。
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科幻HUD界面设计
sci-fi-interface
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
本技能提供一套完整的科幻风格HUD(任务显示屏)设计指南。它涵盖了视觉设计原则、配色方案、字体要求,并提供了Web (CSS)、App (SwiftUI) 和移动端 (Flutter) 的代码实现示例。适用于任何需要营造高科技、军事或未来感界面的场景。
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反AI设计:提升界面真实感
hallmark
Nutlope/hallmark
180
Hallmark是一款为AI代码助手设计的专业技能,旨在确保生成的用户界面具有专业、非模板化的视觉和结构美感。它可以用于新页面的设计构建(默认模式)、对现有设计进行反模式审计(audit)、在保留原有业务逻辑的前提下进行结构重设计(redesign),或从截图/URL中提取设计“DNA”进行参考(study)。
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癌症期刊投稿匹配度评估
ca-a-cancer-journal-for-clinicians
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
118
本技能旨在帮助作者评估其肿瘤学稿件是否适合顶级临床期刊(如CA)。它详细指导了目标期刊的编辑偏好、适用范围(如流行病学分析、证据综合)、证据标准和写作风格。用于投稿前,帮助作者重构和优化稿件,确保其符合权威医学出版的高标准。
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基因组智能DNA模型
genomic-intelligence
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
107
利用托管式Transformer DNA语言模型,通过REST API或MCP服务器直接从DNA序列预测调控特征、基因结构和表达。包含六个任务:启动子、剪接位点、增强子、染色质状态、表达量、基因注释。无需本地GPU。
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分子生态学期刊投稿指南
molecular-ecology
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
437
本指南用于指导作者确定是否适合投稿至《分子生态学》期刊。它强调分子方法必须服务于明确的生态学或进化论问题,而非仅仅是技术展示。内容详细涵盖了从种群基因组学、古地理学到eDNA等前沿领域的适用范围、严格的方法论标准、以及文章结构和数据可访问性要求,确保研究具备强大的生物学解释力。
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