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Protocols.io 集成助手

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集成 protocols.io API，覆盖协议搜索、创建、更新和发布，管理步骤、工作区、讨论、文件与实验记录，帮助团队自动化协作流程与实验文档整理。

PufferLib 高性能强化学习

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PufferLib 是一个高性能强化学习框架，适合需要并行模拟、向量化环境和多智能体训练的场景，可实现百万步/秒级 PPO 训练，并与 Gymnasium、Atari、Procgen 等环境无缝集成。

通用实验室自动化框架

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PyLabRobot 提供统一 Python 接口，驱动液体处理机器人、板式读取仪、泵、温控设备等多类实验室自动化硬件，适合多厂商协同、模拟验证和可复现实验流程。

PyOpenMS 质谱分析平台

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PyOpenMS 通过 Python 接口调用 OpenMS，面向蛋白质组和代谢组全流程，从文件读写、信号处理、特征检测到鉴定定量，并可与 pandas/可视化工具整合。

Rowan 云量子化学平台

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Rowan 提供基于云的量子化学 Python API，可自动完成 pKa 预测、构象搜索、几何优化、蛋白-配体对接与 AI 共折叠，让科研团队在无本地资源的情况下完成计算化学流程。

Scanpy 单细胞分析流程

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Scanpy 以 AnnData 为基础，构建可扩展的单细胞 RNA-seq 分析流程，涵盖质控、归一化、降维、聚类、标记基因发现、细胞注释、轨迹推断与出版级可视化，适用于探索型 scRNA-seq 研究。

科学头脑风暴指南

scientific-brainstorming

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作为科研思维伙伴，围绕跨学科类比、逆向假设与方案评估展开对话式头脑风暴，帮助梳理方向、识别突破点并规划下一步实验。

科学批判性思维

scientific-critical-thinking

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通过评估研究设计、统计合理性与偏见等，用 GRADE 和 Cochrane 框架判定证据质量，帮助研究者和审稿人识别方法学缺陷，确保结论建立在牢靠证据上。

科学期刊图形

scientific-visualization

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生成符合期刊规范的科学图形，支持多面板布局、误差线、显著性标记和色盲友好配色，并通过 matplotlib/seaborn/plotly 导出 PDF、PNG 等正式格式。

Seaborn统计可视化

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Seaborn是基于matplotlib的Python统计可视化库，面向数据集提供分布、变量关系与类别对比的美观默认图表，便于快速探索与多面板输出。

SHAP模型解释

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通过 SHAP 值解读模型预测，产出全局与局部图表（如 beeswarm、waterfall），比较模型、排查偏差，落地可解释 AI。

稳健基线3强化学习指南

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Stable Baselines3 提供基于 PyTorch 的强化学习算法、统一 API、训练流程、环境模板、向量化执行与回调机制，适合 Gymnasium 单智能体实验与快速原型开发。

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