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科学研究创意发想

scientific-brainstorming
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这是一个科学研究的创意发想伙伴，通过结构化的流程帮助用户生成新颖的假设和研究方向。它擅长探索学科间的关联、挑战既有假设，并识别潜在的研究空白。适用于研究项目早期阶段和遇到思路瓶颈时使用。
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科学证据与批判性思维评估

scientific-critical-thinking
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供了一个系统的框架，用于评估科学声明、研究方法和证据的严谨性与质量。它指导用户评估实验设计有效性、识别各类偏差（如选择性、认知偏差），并应用GRADE或Cochrane风险评估等成熟框架。适用于系统综述、学术同行评审和批判性分析科学文献。
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科学图表和示意图生成器

scientific-schematics
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该技能是一款强大的AI工具，专为将复杂的科学概念转化为出版级别的视觉示意图。它使用Nano Banana 2 AI生成，并由Gemini 3.1 Pro Preview进行严格的质量审核。擅长生成神经网络架构图、生物学通路、系统流程图等，并通过智能迭代机制，确保图形质量符合期刊、海报等不同文档类型的标准。
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科研演示文稿生成器

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本技能用于创建专业、视觉吸引力强且学术严谨的科研演示文稿。它指导用户完成从规划叙事结构、整合复杂数据图表到保持设计一致性和添加正确引用的全过程。适用于学术会议、毕业答辩和研究报告，最终生成PDF，效果最佳。
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学术论文科学可视化

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用于创建符合学术期刊要求的专业级科学图表。该技能指导用户掌握科学数据的可视化最佳实践，包括复杂的多面板布局、错误条的准确展示、色盲友好色谱的使用，以及遵循如Nature、Science等主流期刊的排版和导出规范。确保图表在不同格式和分辨率下保持最高质量。
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科学论文撰写与润色

scientific-writing
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本技能是专业的学术论文写作核心助手。它支持用户按照IMRAD结构撰写完整的科学手稿，包括摘要、引言、方法、结果和讨论等部分。通过两阶段流程，结合深度研究查找和流畅的文本生成，并强制要求整合符合期刊标准的图表、图示和图形摘要，确保稿件的科学严谨性和专业可读性。
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生物信息学数据分析工具

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这是一个全面的Python生物信息学工具包，用于处理和分析生物学数据。核心功能包括DNA/RNA/蛋白质序列操作、配对和多重序列比对、构建和分析系统发育树，以及计算Alpha/Beta多样性等生态学指标。适用于微生物组学分析、进化学研究和各种生物数据处理，支持FASTA、Newick等标准格式。
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Python机器学习开发指南

scikit-learn
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本技能提供使用scikit-learn进行全流程机器学习任务的综合指南。它涵盖了从数据预处理到模型构建的全过程，支持监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）和模型性能评估，帮助用户构建工业级ML流水线。
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Python生存分析与时间事件建模

scikit-survival
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scikit-survival是一个基于scikit-learn的专业Python库，专注于时间事件的生存分析。它解决了处理删失数据（如右删失）这一关键挑战，提供了多种高级模型选择，包括Cox比例风险模型、随机生存森林、梯度提升和生存SVM。用户可以使用C指数和Brier分数等指标评估模型性能，适用于医学、可靠性工程和生物统计等领域的研究。
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单细胞RNA速度轨迹分析

scvelo
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scVelo是一个用于单细胞RNA测序数据的RNA速度分析工具包。它通过建模mRNA剪接的动力学过程（利用未剪接与剪接mRNA的丰度比值），来推断细胞群体的状态转变和发育轨迹。该方法无需时间序列数据，即可预测细胞命运，是生物信息学和发育生物学研究中的关键工具。
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单细胞组学生成模型工具箱

scvi-tools
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这是一个基于深度生成模型和变分推断的综合性Python框架，用于先进的单细胞组学分析。它支持单细胞RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq以及空间转录组等多种多模态数据的深度整合与分析。核心功能包括概率批次校正、细胞类型注释和多组学整合。
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Python统计可视化库

seaborn
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Seaborn是基于Matplotlib的Python高级数据可视化库，专为创建美观且统计丰富的图表而设计。它擅长探索多变量关系、可视化数据分布（如箱线图和小提琴图），能够用最少的代码生成面向数据集的统计图表。非常适合数据探索和生成高质量的出版级图表。
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