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天文学核心科学计算库
astropy
sickn33/antigravity-awesome-skills
432
Astropy是天文学领域不可或缺的核心Python科学计算库。它提供了一套全面的工具集,用于天体坐标系转换、物理单位与量计算、FITS文件读写、宇宙学参数计算和精细时间处理。它是所有涉及天文学和天体物理学科学数据分析项目的强大支撑。
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Cirq:量子电路模拟与编程
cirq
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
Cirq是Google Quantum AI出品的开源Python框架,用于设计、模拟和运行复杂的量子电路。它支持参数化电路、噪声建模、电路优化,并能与IonQ、Google Quantum等多种主流量子硬件平台无缝集成,是开发量子算法的理想工具。
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学术政策含义撰写指南
jfr-policy-implication
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
249
本指南指导用户撰写顶级金融期刊的政策含义部分。它教会作者如何将抽象的学术研究发现,转化为对货币当局、监管部门或金融机构具体、可操作的政策建议。核心要求是建议必须基于实证证据,避免空泛口号,并明确政策工具和适用边界。
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Polars:高性能数据分析框架
polars
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Polars是一个专为Python和Rust构建的超高性能DataFrame库。它基于Apache Arrow,支持惰性求值(Lazy Evaluation)和并行计算,非常适合构建数据抽取、转换和加载(ETL)管道。它能够高效处理大型数据集,是需要超越Pandas性能瓶颈的数据分析和转换的最佳选择。
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软件缺陷重现证据生成
bug-reproduction-brief
github/awesome-copilot
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该技能旨在帮助开发人员和QA工程师,将模糊、间歇性或描述不完善的Bug报告,转化为最小化、可复现且证据确凿的缺陷重现报告。它指导用户隔离精确的失败条件,区分期望与实际行为,并将问题缩小到最小的失败测试案例,确保在进行修复前完成准确诊断。
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