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科研演示幻灯片制作

scientific-slides
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
124
提供科研报告幻灯片流程，从结构策划、图表附加到引用管理，兼容 PowerPoint 和 LaTeX Beamer，提高视觉一致性与说服力。
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科学出版可视化工具

scientific-visualization
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
281
借助 matplotlib、seaborn 和 plotly 生成论文级图像，支持多面板、显著性标注、色盲友好配色与各类期刊所需的格式和分辨率导出。
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科学写作助手

scientific-writing
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
214
通过研究查找先列提纲再撰写，遵循IMRAD结构、引用格式、图表与CONSORT/STROBE/PRISMA等指南，确保科研论文具备投稿品质。
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微生物组生物信息工具

scikit-bio
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
416
scikit-bio 提供 Python 生物数据工具，支持 FASTA/Newick 等格式读写、序列操作、比对、系统发育树构建及多样性分析，适用于微生物组和群落生态研究。
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Scikit-learn 机器学习工具

scikit-learn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
233
提供 scikit-learn 机器学习全流程指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建，方便快速交付可解释的模型。
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Scikit 生存分析

scikit-survival
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
282
基于 scikit-survival 的 Python 生存分析工具，涵盖 Cox、集成模型、SVM 与指标评估，便于处理删失数据的时间事件建模。
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单细胞生成建模工具集

scvi-tools
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
353
基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。
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Seaborn统计可视化库

seaborn
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472
Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图（如直方图、KDE图）和复杂的多面板图，非常适合进行深入的数据洞察。
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Seatbelt 沙箱配置生成

seatbelt-sandboxer
trailofbits/skills
127
为 macOS 应用生成最小权限的 Seatbelt 沙箱配置，通过白名单方式限制文件、网络、IPC 等访问，适合在需要隔离、限制或防护高风险运行和供应链攻击的场景使用。
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SHAP 模型可解释性

shap
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318
提供 SHAP 相关指导，展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性，并对各种模型（树、深度、线性、黑盒）进行解释与比较。
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Python离散事件模拟框架

simpy
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SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。
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技能改进循环

skill-improver
trailofbits/skills
58
利用 plugin-dev 的 skill-reviewer 反复检查并修复 Claude Code SKILL.md 质量问题，通过循环审核和修复直至符合标准，再输出完成标记。
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