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代码文档与API规范生成

code-documenter

Jeffallan/claude-skills

专业的代码文档化工具，用于生成、格式化和验证全面的技术文档。它支持多种标准，包括Python的Google/NumPy docstrings、TypeScript的JSDoc以及完整的OpenAPI/Swagger规范。功能包括自动检测代码语言和框架，并使用doctest和OpenAPI linter等工具对代码示例进行严格验证，确保文档的准确性和可维护性。

Dask 大数据并行处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Dask 是 Python 库，通过并行化 DataFrame、Array、Bag 以及自定义任务，把 pandas/NumPy 工作流扩展到超出内存的规模，可在多核或集群上完成 ETL、日志处理和分布式 ML。

FlowIO 流式细胞标准文件处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

FlowIO 读写 Flow Cytometry Standard 文件，提取元数据、通道信息与事件数组，并可转换为 CSV/DataFrame，适用于流式细胞术数据预处理与通道校验。

Zarr 云端数组存储

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Zarr 是一款 Python 工具，支持分块压缩、分片以及 NumPy/Dask/Xarray 兼容，适用于并行 I/O 和可扩展的云端科学计算流程。

Numpy 技能概览

sickn33/antigravity-awesome-skills

简要描述 Numpy 技能的存在，并说明当前 manifiest 中的详细信息无法获取，以便进一步查证。

Python GPU 优化指南

optimize-for-gpu

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链，将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU，显著提升性能，适用于大规模数据与复杂计算场景。

Dask 并行分布式计算库

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Dask 是一个用于并行和分布式计算的 Python 库，能够扩展 pandas 和 NumPy 工作流以处理超出内存限制的数据。它支持 DataFrame、数组和 Bag 组件，适用于单机或集群上的大规模数据处理、科学计算及并行任务调度，特别适合内存不足或需要分布式执行场景。

探索性数据分析

exploratory-data-analysis

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

对明确支持的本地科学数据文件执行有界探索性分析，包括 CSV/TSV/JSON 概况、可选的 NumPy、HDF5、FASTA/FASTQ 与图像元数据检查、缺失/泄漏审计及 EDA 报告模板。

FlowIO 流式细胞术文件读写

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使用 FlowIO 读取、检查和写入流式细胞术标准（FCS）2.0、3.0 和 3.1 文件。可提取 HEADER、TEXT、ANALYSIS 及通道元数据，将事件数据导出为 NumPy 数组，处理多数据集旧版文件，并生成 FCS 3.1 list-mode 文件。补偿、转换与门控等分析请使用 FlowKit。

Python GPU 加速优化

optimize-for-gpu

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

利用 NVIDIA GPU 和 CUDA 加速科学 Python 代码。优化 NumPy、pandas、scikit-learn 等库的 GPU 执行性能。包含性能分析、内存管理和内核优化，确保结果正确并提升速度。

Zarr 分块数组存储

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 Zarr-Python 3 存储和处理大规模多维数组，支持分块、压缩与并行 I/O，可通过 fsspec 读写 S3/GCS 等云存储，并兼容 NumPy、Dask 和 Xarray，适用于科学计算流水线。

量化分析师工具箱

sickn33/agentic-awesome-skills

构建金融模型、回测交易策略并分析市场数据，涵盖风险指标、组合优化与统计套利，使用 pandas、numpy 和 scipy 实现向量化策略与绩效评估。

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