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搜索 IDA Pro ，共找到 1688 条记录
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DHDNA 文本模式分析器

dhdna-profiler
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
84
应用 DHDNA 框架分析文本中的推理和写作模式。提供认知风格反思和思维模式档案的评分标准，不验证心理特征。用于评估分析深度、伦理推理等十二个维度的文本证据。
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GeoPandas 矢量数据审计

geopandas
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
239
面向 Python 的 GeoPandas 工作流指南与本地审计工具，覆盖 GeoSeries、GeoDataFrame、空间运算、CRS 处理与矢量数据读写，并提供来源校验、几何有效性、隐私脱敏等安全门禁。
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ISO 13485认证文档助手

iso-13485-certification
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
176
专为医疗器械制造商设计，提供完整的ISO 13485质量管理体系（QMS）文档支持。本助手可帮助用户进行文档差距分析，生成质量手册、制定标准操作程序（SOP）等关键文件，确保产品符合FDA和欧盟等全球医疗器械监管要求，助力顺利通过认证。
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实现差距分析

kiro-validate-gap
gotalab/cc-sdd
269
分析项目需求与现有代码库之间的差距，以指导实施策略。评估代码模式，识别缺失功能，并提出新功能实施的可行方案。
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LaminDB 生物数据管理

lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
350
LaminDB 是一个开源的、原生谱系的数据湖，专为生物数据集和模型设计。它支持数据的查询、追踪、验证和 FAIR 合规性，兼容多种存储格式。用户可追踪计算工作流，通过 Bionty 进行本体注释，管理单细胞测序等生物数据，确保可复现性和团队协作。
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Protocols.io 协议数据集成

protocolsio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
243
读取、校验并安全导出 protocols.io 协议数据，支持官方 REST 接口与非执行式变更计划。内置 Python 客户端仅在显式 --execute 时发起受限的官方主机 GET 请求，默认离线运行。
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Pymatgen 材料分析

pymatgen
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
73
使用 pymatgen 分析、验证、转换材料结构与计算数据，涵盖对称性、相图和 Materials Project 查询，强调数据溯源。
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Qdrant分布式扩展与容量规划

qdrant-horizontal-scaling
github/awesome-copilot
204
本指南详细介绍了Qdrant向量数据库的扩展架构和容量规划的最佳实践。它指导用户何时进行垂直扩展或水平扩展，如何选择最佳的节点数和分片数量，并指导如何设置复制因子以确保系统的高可用性和零停机时间。同时也涵盖了分片管理和常见误区规避。
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React设计系统代码生成器

rayden-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
78
本工具用于使用指定的Rayden UI组件库和Tailwind CSS，生成符合生产标准的React界面代码。它确保生成的代码严格遵守设计系统规范，涵盖了组件使用、设计令牌、属性校验和布局模式。非常适用于搭建仪表盘、登录表单、数据表格等复杂页面，保证界面美观和一致性。
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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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科学可视化

scientific-visualization
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
286
使用 Matplotlib、Seaborn 或 Plotly 创建真实、可访问、可发表的科研图表。确保数据完整性、正确编码、可访问性合规和期刊导出规划。包括不确定性显示、颜色对比审查和元数据验证指南。
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Scikit-learn 机器学习

scikit-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
485
提供使用 scikit-learn 进行机器学习的全面指南，涵盖分类、回归、聚类、预处理、模型评估和流水线构建，适用于构建生产级机器学习工作流。
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