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研究方法论指导教练

03-research-methodology
24kchengYe/human-skill-tree
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本指导教练为研究生和初级研究人员提供全周期研究指引。它覆盖了从构建严谨的研究问题、设计研究方案（包括定量、定性、混合方法）、文献综述，到数据分析和撰写可发表论文的整个过程。核心在于提升研究的逻辑严谨性、批判性思维和学术伦理意识。
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认知指纹分析器

dhdna-profiler
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本工具基于数字人类DNA（DHDNA）框架，能够从任何文本中提取出作者独特的认知指纹和思考模式。它系统性地分析文本的写作风格、推理过程、决策倾向以及深层价值观，涵盖了12个维度，旨在揭示文本背后的思维结构和认知签名，而非简单地进行内容总结。
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高性能计算流体模拟框架

fluidsim
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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FluidSim是一个基于Python的高性能计算流体动力学(CFD)模拟框架。它用于解决复杂的流体运动方程，包括二维/三维纳维-斯托克斯方程、浅水方程和分层流等。框架采用伪谱方法和FFT，支持MPI并行计算，提供从参数配置、模拟执行到结果可视化分析的完整工作流。
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基因组区间机器学习

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Geniml是一个用于对基因组区间数据（BED文件）进行机器学习建模的Python工具包。它提供了多种无监督方法（如Region2Vec和BEDspace），用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据关联的鲁棒嵌入。适用于基因组学研究中的降维、聚类、细胞类型注释和跨模态查询等任务。
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检测可用计算资源

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能用于主动检测和报告全面的系统资源，包括CPU核心、GPU类型（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、可用内存和磁盘空间。它生成一个详细的JSON报告，并提供基于上下文的策略性建议，指导用户优化科学计算流程。例如，它会推荐并行处理库（Dask, joblib）、内存外存储方法（Zarr）或合适的GPU加速后端，帮助用户在进行大规模数据分析或模型训练前做出架构决策。
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基于LLM的假设生成与测试

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Hypogenic是一个高级框架，利用大型语言模型（LLM）对复杂表格数据集进行系统化的假设生成和测试。它支持数据驱动、文献溯源和两者结合的多种模式，能将实证数据洞察与理论知识相结合，尤其适用于欺诈检测、内容分析和预测建模等领域，极大加速科学研究的发现过程。
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综合统计分析工具箱

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本技能指导用户完成完整的统计分析流程，涵盖从提出研究问题、数据假设检查到运行复杂模型（如t检验、方差分析、回归、贝叶斯方法）。它强调计算效应量，并生成符合APA标准的完整报告，确保研究结果的严谨性和可复现性。
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Adobe安全最佳实践指南

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本指南提供了连接Adobe API的全面安全最佳实践。内容涵盖OAuth凭证安全存储、最小权限范围设置、凭证轮换的最佳流程，以及使用RSA-SHA256验证I/O事件Webhooks签名，帮助开发者构建安全可靠的生产级应用。
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Anthropic事件流与异步处理

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本技能涵盖了使用Anthropic Claude API实现事件驱动架构的关键模式。它详细介绍了两种高级处理方式：用于实时流式传输的SSE事件，以及用于批量、异步处理的大规模消息批次API。适用于构建实时聊天界面或需要处理大量数据的后台任务。
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Clari性能优化与调优

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在提供一套全面的Clari API性能优化方案。内容包括使用Python实现多周期数据的并行导出，构建带有过期时间（TTL）的本地缓存系统，以及利用SQL的MERGE语句进行数据仓库的增量加载。适用于解决导出慢、API调用频繁或需要高效数据同步的场景。
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ClickUp API成本优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一系列高级策略，用于优化与ClickUp的API使用效率并控制成本。内容涵盖了工作空间结构的积极缓存、高效的分页处理、批量更新任务等技术。掌握这些方法可以帮助开发者避免达到速率限制，实现API资源的最大化利用。
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Figma数据处理与隐私合规

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本技能集提供与Figma API交互的完整方法，涵盖了评论管理、版本历史获取以及敏感用户数据的处理。核心功能包括实现个人身份信息（PII）的脱敏、数据分类，并确保操作流程符合GDPR等数据隐私法规要求。
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