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科学论文撰写助手

scientific-writing
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专业的科研论文撰写工具。它采用两阶段流程：首先搭建结构大纲，再将大纲扩展为流畅、专业的学术散文。支持IMRAD结构、APA/AMA等多种引用格式，并强制要求生成图形摘要和详细流程图，帮助用户撰写符合期刊要求的、高质量的学术稿件。
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生物信息学数据分析工具

scikit-bio
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这是一个全面的Python生物信息学工具包，用于处理和分析生物学数据。核心功能包括DNA/RNA/蛋白质序列操作、配对和多重序列比对、构建和分析系统发育树，以及计算Alpha/Beta多样性等生态学指标。适用于微生物组学分析、进化学研究和各种生物数据处理，支持FASTA、Newick等标准格式。
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Python机器学习开发指南

scikit-learn
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本技能提供使用scikit-learn进行全流程机器学习任务的综合指南。它涵盖了从数据预处理到模型构建的全过程，支持监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）和模型性能评估，帮助用户构建工业级ML流水线。
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单细胞RNA速度轨迹分析

scvelo
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scVelo是一个用于单细胞RNA测序数据的RNA速度分析工具包。它通过建模mRNA剪接的动力学过程（利用未剪接与剪接mRNA的丰度比值），来推断细胞群体的状态转变和发育轨迹。该方法无需时间序列数据，即可预测细胞命运，是生物信息学和发育生物学研究中的关键工具。
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稳定强化学习算法库

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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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TimesFM 零样本时间序列预测

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使用 TimesFM 基础模型进行零样本时间序列预测。用户无需训练任何模型，即可对任何单变量时间序列（如销售、传感器数据）进行点预测和置信区间预测，支持高效的批量预测，并包含系统资源检查。
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使用PyTorch构建图神经网络

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PyTorch Geometric (PyG) 是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）标准库。它提供了一系列用于处理各类图数据（包括异构图）的专业数据结构，并内置了超过60种GNN层实现（如GCN、GAT）。该库支持完整的图数据集加载和数据预处理，是进行节点分类、图分类和链路预测等深度学习图任务的核心工具。
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生成简洁医疗治疗方案

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本技能旨在生成结构化、证据驱动且高度精简的医疗治疗计划，输出格式为LaTeX/PDF。它支持所有临床专科（包括慢性病、精神卫生和围手术期护理），确保满足HIPAA等监管合规性。方案强调操作性，采用SMART目标，并强制要求生成流程图等视觉示意图。
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音乐理论与实践辅导

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24kchengYe/human-skill-tree
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该技能充当全面的音乐学习教练，系统地指导用户学习音乐的各个方面。内容涵盖从乐理基础（音阶、和声）、结构化乐器练习、高级听音训练，到舞台表演技巧和音乐历史知识。无论你是初学者还是进阶学习者，都能通过此技能建立全面的音乐知识体系和实战能力。
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软件需求规格生成

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gotalab/cc-sdd
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该技能用于生成结构化、全面的软件需求规格文档。它从项目上下文、业务规则和技术约束中系统性地聚合信息，确保所有需求都聚焦于用户可观察的行为（做什么），而非实现细节（如何做）。它遵循如 EARS 等标准格式，并内置了严格的评审机制，以保证需求范围的清晰度和完整性。
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模块化系统设计原则

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本技能提供了一套跨技术栈的模块化设计指南，帮助用户理解和定义系统边界。它涵盖了界限上下文、状态隔离、显式契约和故障隔离等核心架构原则。适用于系统架构设计、服务拆分、耦合度评估或进行新模块开发，确保系统结构清晰、可维护、可扩展。
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Adobe API集成架构设计

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本架构提供了一个生产级的、模块化的设计蓝图，用于集成Adobe生态系统中的多个API，如Firefly、PDF服务和I/O事件。它强制遵循分层架构（API -> 服务 -> 客户端 -> 基础设施），确保了代码的关注点分离、统一的认证管理、完善的错误边界处理和可扩展的工作流编排，适用于构建复杂的企业级应用。
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