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神经信号可复现处理工具箱

neurokit2
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这是一个用于构建和审计可复现生理时间序列研究流程的综合工具包。它专注于心电图（ECG）、EDA等信号的预处理、事件/区间分析、多模态数据对齐，以及变异度和复杂特征的提取。本工具仅用于学术和科研目的，强调严谨的数据合同和方法感知校验，不应用于诊断或医疗设备验证。
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开源AI研究笔记平台

open-notebook
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Open Notebook是一个开源、自托管的AI研究平台，是NotebookLM的强大替代品。它允许用户导入PDF、视频、网页等多样化资料，在本地构建知识库。核心功能包括AI摘要生成、基于上下文的聊天问答、向量搜索、以及生成多角色播客，确保所有研究数据完全掌握在用户手中，隐私性极高。
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科学手稿同行评审与评估

peer-review
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该工具支持对科学手稿、研究方案和学术提案进行严谨、证据驱动的同行评审。它引导评审者系统性地评估方法学、统计学、伦理合规性、可重复性和证据与结论的一致性，并强调维护评审过程的机密性和人工的专家责任。
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量子机器学习自动微分框架

pennylane
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PennyLane是一个用于构建和训练量子电路的计算库，核心能力是为量子回路提供自动微分。它特别适用于量子机器学习（QML）和量子化学模拟，能够构建混合的量子-经典模型。该框架具有硬件无关性，支持IBM、Google等多个量子硬件后端，并能与PyTorch、JAX等主流的经典机器学习框架无缝集成，是执行VQE、QAOA等变分算法的首选工具。
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生成可审计的PPT科学海报

pptx-posters
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本技能用于为学术会议或研究项目生成可编辑、无宏的科学海报（PPTX格式）。它强制执行严格的内容审计流程，要求作者提供所有本地资产和数据，确保海报的来源、物理尺寸、可访问性及安全性均得到严格验证，适用于对交付物有最高控制要求的场景。
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Protocols.io科学数据集成工具

protocolsio-integration
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本工具是专为科学数据工作流设计的集成方案，用于安全、受控地读取、验证和导出protocols.io平台上的科学协议数据。它遵循最新的官方API契约，支持离线验证和预先规划，确保数据完整性，特别适用于生物信息学和科研数据自动化流程。
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PyLabRobot实验室自动化模拟

pylabrobot
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PyLabRobot是一个用于开发和模拟复杂实验室自动化协议的软件框架。它专注于液体处理和资源规划的离线模拟，通过软件后端完成流程验证和资源跟踪。该工具强调安全性，强制要求在任何实际运行前进行严格的人工核验，确保科学实验的流程可靠性和可重复性。
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PyMC贝叶斯统计建模

pymc
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PyMC是一个用于概率编程和贝叶斯建模的高级Python库。它可以帮助用户构建复杂的统计模型，如层次结构模型和时间序列模型，并利用MCMC（NUTS）采样或变分推断等方法进行严谨的统计推断。该工具支持模型比较（LOO/WAIC）和全面的诊断功能，用于量化不确定性。
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Python多目标优化框架

pymoo
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Pymoo是一个全面的Python优化框架，专门用于解决包含多个冲突目标的复杂优化问题。它实现了NSGA-II、MOEA/D等先进的进化算法，能够高效地寻找帕累托最优解集。该工具在工程设计、科学建模和需要分析多重权衡取舍的决策制定流程中具有极高的应用价值。
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量子计算电路编程与模拟

qiskit
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Qiskit 是一个用于开发量子算法的综合性软件开发工具包。它允许用户使用最新的API构建、优化、模拟和执行量子电路。该工具支持本地精确采样、通过Qiskit Aer进行高性能噪声模拟，以及通过运行时服务直接在IBM量子硬件上执行，是强大的量子计算开发工具。
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设计稿到模块化React组件

react-components
google-labs-code/stitch-skills
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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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学术作品证据追溯评估

scholar-evaluation
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该工具用于提供学术作品（如论文、协议或研究构想）的定性、证据可追溯的开发性反馈，并系统性地审核低风险评估流程的科学性。它强调开发和过程改进，严禁用于人员排名或任何高影响力的决策。
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