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Python多目标优化框架

pymoo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
297
这是一个全面的Python框架，用于解决单目标和多目标优化问题。它集成了先进的进化算法（如NSGA-II、NSGA-III），专门用于计算和分析多目标下的帕累托前沿。该工具广泛应用于工程设计和科学领域，用于分析多重相互冲突目标之间的权衡关系。
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量子电路与算法开发

qiskit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
362
Qiskit是一个主流的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行复杂的量子电路与算法。它支持在各种硬件后端（包括IBM Quantum和本地模拟器）上运行量子程序。适用于量子化学模拟、变分量子算法（VQE/QAOA）和量子机器学习等前沿研究。
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设计稿到模块化React组件

react-components
google-labs-code/stitch-skills
287
该技能旨在自动化将视觉设计稿（来自Stitch）转化为高质量、模块化的React和Vite组件。它严格遵循现代前端最佳实践，要求逻辑分离到自定义Hooks，将数据解耦到Mock Data层，并使用TypeScript保证类型安全。流程涵盖了自动化资源获取、样式映射（如Tailwind），并包含严格的验证周期，确保生成代码是可维护、可生产环境使用的。
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学术作品评估与评阅

scholar-evaluation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供一套系统化的学者评估框架（ScholarEval），用于对学术论文、研究提案和文献综述进行全面、结构化的评阅。它涵盖了研究问题、方法论、数据分析、写作表达等多个关键维度，提供定性和定量的评分和详尽的可行改进建议，帮助用户提升作品的学术质量和可发表性。
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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
363
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
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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

scientific-slides
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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科学论文撰写与润色

scientific-writing
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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Python生存分析与时间事件建模

scikit-survival
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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稳定强化学习算法库

stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Stable Baselines3是一个基于PyTorch的专业级强化学习框架。它提供了PPO、SAC、DQN等一系列稳定且可靠的RL算法实现。用户可以使用它进行标准RL实验、快速原型开发，并支持构建和训练复杂的单智能体系统，包括自定义和向量化环境。
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综合统计分析工具

statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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提供从假设检验到专业报告的完整统计分析流程。支持选择合适的统计模型（如t检验、方差分析、回归分析），自动检查数据假设，计算效应量，并生成符合APA格式的学术报告，适用于学术研究和深入的数据探索。
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Python统计建模与计量经济学

statsmodels
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这是一个强大的Python统计分析库，用于进行各种复杂的统计建模。它可以处理线性回归（OLS）、广义线性模型（GLM，如泊松和逻辑回归）、加权最小二乘法以及时间序列预测（ARIMA）。适用于计量经济学、进行模型假设检验和需要专业诊断分析的场景。
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