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SHAP 模型可解释性

shap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
318
提供 SHAP 相关指导，展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性，并对各种模型（树、深度、线性、黑盒）进行解释与比较。
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
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383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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统计分析与假设检验指南

statistical-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
267
本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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Python统计建模与计量分析

statsmodels
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456
Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。
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STRING蛋白互作查询

string-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
99
通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图，并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集，支持跨物种分析与网络扩展。
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供应链风险审计助手

supply-chain-risk-auditor
trailofbits/skills
452
系统梳理项目依赖，借助 GitHub 数据识别维护者单一、失效、低热度等高风险组件，便于在安全评估前集中精力处理，并给出更稳健的替代方案。
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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
300
该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。
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TorchDrug 图神经工具集

torchdrug
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296
TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。
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UniProt数据库接口

uniprot-database
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275
通过 UniProt REST API 搜索蛋白质、获取 FASTA 与注释、执行 ID 映射并流式下载，适合 Python 工作流和批量分析。
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SEO故障排查与应急响应

seo-forensic-incident-response
sickn33/antigravity-awesome-skills
489
本技能专门用于处理突发、严重的自然流量或排名下降问题。它不是常规的SEO审计，而是提供一个结构化的“故障响应”流程。用户可以通过此流程对事故进行分级、深入根源分析，找出是技术问题、算法惩罚还是其他外部因素导致了流量崩溃，并制定恢复计划。
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安卓UI自动化测试与验证

android-ui-verification
sickn33/antigravity-awesome-skills
154
本技能提供了一套系统化的安卓端到端UI测试和验证框架。它指导用户完成设备校准、使用uiautomator发现UI元素、执行复杂的交互操作（点击、滑动、输入），并通过截图和实时日志分析（logcat）进行结果报告。适用于确保React Native或原生Android应用的功能稳定性和界面正确性。
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Zotero文献管理Python封装

pyzotero
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这是一个用于与Zotero Web API v3交互的Python封装客户端。它允许用户程序化地管理学术文献资料，实现文献记录、集合、标签和附件的增删改查。非常适用于构建自动化研究工作流、批量导出引文或将Zotero数据集成到其他研究应用中。
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