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根因系统化调试流程

systematic-debugging

jnMetaCode/superpowers-zh

本流程提供了一套系统化、四阶段的软件调试方法论。核心原则是：必须找到问题的根本原因，而不是修补表面症状。流程涵盖了从根因调查（数据流追踪、收集证据）、模式分析、科学假设验证，到基于测试的最终修复实施。适用于任何复杂的生产环境Bug、失败的测试用例或系统异常行为。

自动化假设发现流程

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

LaminDB生物数据平台

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

LaminDB 是一款面向生物数据的开放平台，提供从数据集管理、谱系追踪到本体注释、模式校验与工作流集成的全链路能力，帮助科研团队打造可查询、可复现的 FAIR 数据湖仓。

PyOpenMS 质谱分析平台

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyOpenMS 通过 Python 封装 OpenMS，支持 mzML 等格式读取、信号处理、特征和肽段/蛋白鉴定、定量及代谢组分析等质谱计算流程。

scVelo RNA速度轨迹分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

面向单细胞 RNA-seq 的 RNA 速度分析工具包，通过建模未剪接/已剪接转录本动力学推断细胞分化方向、潜在时间和驱动基因，可与 Scanpy 流程联动。

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