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凤凰AI追踪指南

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为 Phoenix AI 服务提供 OpenInference 追踪指南，涵盖安装、自动/手动 span、属性规范及生产部署，助力 Python/TypeScript LLM 应用实现可观测性。

Python MCP 服务器生成器

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创建生产级 Python MCP 服务器，涵盖 uv 初始化、FastMCP 配置、类型安全工具、异步操作、结构化输出和详尽的错误处理与测试部署指导。

PyPI 包构建指南

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从项目骨架、构建后端、类型提示到 lint、测试、版本和 CI，全面指导如何按现代标准设计、验证并通过 Trusted Publishing 将 Python 库/SDK/CLI 发布到 PyPI。

技术栈蓝图生成器

technology-stack-blueprint-generator

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该工具能够深度分析代码库，自动生成详细的、结构化的技术栈蓝图。它能够识别并文档化整个技术栈，包括主要语言、依赖关系、版本信息、许可协议和实现模式。生成的结果覆盖了编码规范、使用示例（如API和数据访问层）以及架构图，确保开发项目在架构上保持高度一致性。

技能卡语义搜索与检索

lsdefine/GenericAgent

这是一个强大的工具，用于对超过105K的技能卡知识库进行语义搜索。它允许用户通过编程或命令行，根据关键词或上下文，高效地检索出最匹配的技能卡。无需复杂配置，开箱即用，是开发流程中进行技能发现和知识检索的理想选择。

使用Adaptyv平台设计蛋白质实验

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本技能提供Adaptyv Bio Foundry API及Python SDK的使用指南，用于设计、提交和检索蛋白质实验结果。用户可以通过编程方式管理完整的实验生命周期，支持结合分析（BLI/SPR）、热稳定性、表达等多种蛋白质表征实验。

Aeon时间序列机器学习工具包

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Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它提供了一个统一的API，用于处理时间序列数据的分类、回归、聚类、预测（Forecasting）、异常检测、分段和模式识别等多种高级任务。适用于需要对时间依赖性数据进行专业分析的场景。

单细胞注释数据分析框架

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AnnData是一个用于处理单细胞和高维注释矩阵的核心Python框架。它提供了一个标准化的数据结构来存储实验测量值（X）及其丰富的元数据（obs, var）。用户可以使用此工具读取和写入多种格式（如h5ad, zarr），并进行数据子集提取、合并和复杂的分析操作，是生物信息学工作流程的关键工具。

用Arboreto推断基因调控网络

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Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（包括bulk和scRNA-seq）推断基因调控网络（GRNs）。它利用GRNBoost2和GENIE3等高级机器学习算法，支持Dask的分布式计算，适用于分析大规模的转录组学数据。它可以帮助用户识别关键的转录因子-靶基因调控关系。

天文学数据分析核心库

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专业的Python天文学与天体物理核心库。提供处理天体坐标、物理单位、FITS文件、时间系统、宇宙学计算和表格数据等全套功能，是进行科学天文学数据分析的必备工具。

Benchling平台SDK与API集成

benchling-integration

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本工具提供了一套全面的集成方案，用于自动化Benchling云平台中的实验数据管理。它通过Python SDK和REST API，支持对生命科学核心实体进行编程访问，包括注册表管理（DNA、RNA、蛋白质）、库存跟踪、电子实验记录本（ELN）条目、工作流程和数据仓库查询。适用于搭建复杂的自动化流程和大规模的研发数据同步。

Biopython：生物计算工具包

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Biopython是一个全面的Python生物计算工具包，支持分子生物学和生物信息学领域的核心功能。它提供了序列处理、各种格式文件解析（如FASTA、GenBank、PDB）、系统发育树构建、序列比对（BLAST/多重比对）以及通过Bio.Entrez访问NCBI等大型数据库。非常适合构建生物信息学流程和进行基因组学研究。

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