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生物信息学数据库查询工具

gget
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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gget是一个综合性的命令行和Python工具包，提供对20多个生物信息学数据库的统一访问。它支持基因组学、蛋白质组学和疾病关联等多个领域的深度分析。功能包括基因信息查询、序列比对、结构预测（如AlphaFold）和富集分析，适用于生物信息学科研和自动化流程。
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LLM辅助假设生成与审计

hypogenic
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该技能用于利用大型语言模型（LLM）和带标签的数据集，迭代地提出和评分文本模式，生成候选假设和任务预测统计。它提供了一套严格的本地审查工作流，强调数据集的哈希审计、配置验证，明确指出其输出仅为候选结果，不能作为科学或临床结论。
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艺术指导级前端界面设计

image-taste-frontend
Leonxlnx/taste-skill
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一个专业的艺术指导引擎，用于生成高质量、高度可执行的前端界面设计参考。它严格遵循现代UI/UX原则，避免AI生成物常见的同质化和美学缺陷。适用于创建具备清晰层次结构、充足留白和专业视觉冲击力的落地页、英雄区或复杂网站概念。
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AI智能信息图表生成

infographics
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使用先进的AI功能，生成专业、高质量的信息图表。本技能支持多种图表类型、行业风格和无色盲色板，并集成实时网络研究以确保数据准确性。通过智能迭代优化流程，确保输出图表符合营销报告和商业演示等专业场景的质量标准。
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生物学数据谱系湖仓

lamindb
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LaminDB是一个开源的生物学领域谱系原生湖仓，用于管理和分析复杂的生物数据集和计算工作流。它使多种科学数据（如scRNA-seq, AnnData）具备可查询性、可追溯性并符合FAIR原则。核心功能包括强大的数据谱系跟踪、基于本体的注释和模式验证，支持在多云/本地存储系统上进行统一查询，适用于生物信息学研究。
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Latch生物信息学工作流集成

latchbio-integration
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本技能提供了一个全面的框架，用于在Latch平台上构建、注册、调试和运行复杂的生物信息学工作流。它支持Python SDK、命令行接口，并整合了Nextflow和Snakemake等主流工作流引擎。适用于开发、部署和管理数据密集型、高可靠性的计算生物学管道。
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LaTeX科研海报设计制作

latex-posters
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本技能提供专业、高质量的学术和科研海报制作指南，支持使用LaTeX（包括beamerposter, tikzposter等）进行创作。它涵盖了布局设计、排版、配色方案以及AI图表生成，确保海报符合学术会议和展览的视觉传播规范。
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可溯源市场研究报告构建

market-research-reports
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能旨在指导用户构建高度可审计、可溯源的市场研究报告。它提供了一个严谨的工作流，要求用户首先明确市场定义、假设和范围，随后将报告中的每一个数据点和论点都关联到原始的、官方的或第一方的证据来源。特别适用于需要高可靠性、严谨学术或商业支撑的市场规模测算和预测场景。
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串联质谱数据处理与比较

matchms
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Matchms是一个用于处理、清洗、比较串联质谱（MS/MS）数据的Python包。它支持多种文件格式（如mzML, MGF），核心功能包括库搜索、元数据协调、峰值过滤和计算多种相似性得分（如余弦相似度）。适用于代谢组学和质谱分析工作流程，帮助构建光谱相似性网络和结构化得分矩阵。
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MATLAB和Octave工作流安全指南

matlab
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本指南详细介绍了如何在MATLAB或GNU Octave环境中设计、审查和迁移数值工作流。核心目标是确保代码的重现性、安全性和稳健性，强调遵循严格的安全边界，并使所有数据和代码的语义表达得淋漓尽致。
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药物化学化合物筛选工具

medchem
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这是一个用于药物发现领域的专业工具，提供全面的药物化学过滤功能。它能够基于药代动力学（如Lipinski规则）、结构警报（如PAINS, NIBR）和分子复杂性等多个维度，对化合物库进行高效筛选和优先级排序，帮助研究人员从大量化合物中筛选出有前景的候选药物。
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分子动力学模拟流程

molecular-dynamics
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本技能提供分子动力学模拟的完整工作流程，涵盖了系统构建、势场定义、能量最小化和平衡化过程。使用OpenMM和MDAnalysis等专业工具，适用于蛋白质结构稳定性分析、药物结合建模及生物物理学研究。
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