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NCBI基因查询助手

gene-database
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273
通过 E-utilities 或 Datasets API 查询 NCBI Gene，按符号或 ID 获取 RefSeq、GO、定位、表型等信息，支持批量检索与注释分析。
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系统性文献综述

literature-review
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393
系统执行文献回顾，跨PubMed、arXiv、Semantic Scholar等数据库检索、汇总主题发现、核实引文并生成带AI图示的Markdown/PDF格式报告，适用于论文、综述或研究背景整理。
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战略市场研究报告

market-research-reports
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制作 50+ 页的咨询级市场研究报告，输出 LaTeX/PDF，结合 TAM/SAM/SOM、波特五力、SWOT、BCG 矩阵、PESTLE 等多种分析框架，配合科研图和数据支持，适用于投资、市场切入、战略规划等场景。
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Modal 无服务器云计算

modal
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Modal 提供基于云的 Python 无服务器执行环境，支持 GPU、自动扩缩容和按需计费，适合部署模型、批量处理任务和可扩展 API。
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网络分析工具包

networkx
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为社交、生物、交通等系统提供 Python 图网络构建、算法分析、生成、导入导出与可视化能力，方便探索实体关系与结构特征。
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结构化科研同行评审

peer-review
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通过该技能可在稿件或资助申请审理中按清单评估方法设计、统计严谨性、报告规范与可重复性，并输出建设性意见，适合正式投稿或修订阶段的同行评审工作。
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Pymoo 多目标优化框架

pymoo
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Pymoo 是一个 Python 多目标优化框架，提供 NSGA-II/III、MOEA/D 等算法、可定制遗传操作、标准测试集与可视化工具，帮助工程设计在冲突目标下寻找 Pareto 解并处理约束问题。
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Scikit-learn 机器学习指南

scikit-learn
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使用 scikit-learn 构建经典机器学习流程的全面指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、模型评估、调参和生产级流水线，适用于结构化与文本数据。
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Seaborn统计可视化

seaborn
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Seaborn是基于matplotlib的Python统计可视化库，面向数据集提供分布、变量关系与类别对比的美观默认图表，便于快速探索与多面板输出。
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稳健基线3强化学习指南

stable-baselines3
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Stable Baselines3 提供基于 PyTorch 的强化学习算法、统一 API、训练流程、环境模板、向量化执行与回调机制，适合 Gymnasium 单智能体实验与快速原型开发。
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Statsmodels统计建模与计量

statsmodels
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Statsmodels 提供 Python 环境下的回归、GLM、混合效应和时间序列模型，配套假设检测、残差分析、模型比较与预测，适合计量经济与科研级推断需求。
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STRING蛋白互作查询

string-database
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通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图，并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集，支持跨物种分析与网络扩展。
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