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Python离散事件模拟框架

simpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。
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技能改进循环

skill-improver
trailofbits/skills
58
利用 plugin-dev 的 skill-reviewer 反复检查并修复 Claude Code SKILL.md 质量问题，通过循环审核和修复直至符合标准，再输出完成标记。
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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Python统计建模与计量分析

statsmodels
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。
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SymPy 符号计算

sympy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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提供 SymPy 的符号数学指导，涵盖代数表达式化简、微积分、方程求解、线性代数、物理计算、数论与几何等场景，帮助输出精确符号结果并生成可执行代码。
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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
300
该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。
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UMAP 高效降维可视化

umap-learn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
327
UMAP 提供快速非线性流形降维，可生成保留局部与全局结构的嵌入，适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。
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敏感数据清零审计工具

zeroize-audit
trailofbits/skills
459
检测源代码中敏感数据的清零缺失及编译器优化抹除问题，依赖汇编/IR 证据，辅助审计 C/C++/Rust 的密钥、密码等逻辑，结合数据流、控制流与运行验证完成安全核查。
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ZINC 可购化合物数据库

zinc-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
通过网页或 CartBlanche API 查询 UCSF 维护的 ZINC22 2.3 亿+ 可购化合物，按 ZINC ID、SMILES、供应商或随机抽样获取结构与分子库，辅助虚拟筛选与对接准备。
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Convex 响应式后端专家

convex
sickn33/antigravity-awesome-skills
361
详细介绍如何用 Convex 构建 TypeScript schema、查询、变更、动作、实时订阅、认证、文件存储、定时任务及部署，适用于 React/Next.js/Angular/Vue/Svelte/React Native 项目。
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本地法律SEO审核

local-legal-seo-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
80
为律师事务所及法律专业服务做本地SEO审计，优化Google商家、目录、E-E-A-T、实践/地域页面与信誉，提升地图及本地自然排名。
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安卓UI自动化验证框架

android-ui-verification
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供了一套完善的安卓端到端UI测试和验证方法。通过使用ADB命令，用户可以自主地检查UI元素的边界，模拟用户交互（点击、滑动、输入文本），并捕获视觉或分析截图。适用于React Native或原生安卓应用的UI变化验证、加速调试流程，并为PR文档生成完整的测试报告。
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