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NGS数据分析工具包
deeptools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
157
用于高通量测序数据分析的Python命令行工具包,支持ChIP-seq、RNA-seq和ATAC-seq等实验。提供质量控制、数据标准化、样本比较和高质量基因组可视化功能,包括bigWig转换和热图分析。
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PyMC 贝叶斯建模
pymc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
239
使用 PyMC 6 构建、拟合与验证贝叶斯模型,涵盖层次模型、MCMC/NUTS 采样、变分推断、先验与后验预测检验、采样诊断以及 LOO/WAIC 模型比较,适用于概率编程与不确定性量化。
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Python基因组文件处理
pysam
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
146
Python基因组文件处理库,支持读取、查询、过滤和写入SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ等格式,提供pileup、覆盖度分析、索引和CRAM参考操作功能。适用于需要低级别流式访问基因组数据的生物信息学工作流。
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Qiskit 量子电路开发
qiskit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
414
Qiskit 是一个用于构建、模拟和执行量子电路的 Python 框架。它支持本地模拟、噪声模拟以及 IBM 量子硬件执行。用户可利用 V2 原语(如 Sampler 和 Estimator)进行变分算法和量子机器学习任务。
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PyTorch Geometric 图神经网络库
torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
408
PyTorch Geometric 是基于 PyTorch 的图神经网络标准库,支持节点、边和图分类,包含 GCN、GAT 等消息传递算法,处理异构图及邻居采样。适用于构建可扩展的 GNN 模型,提供标准数据集和预处理转换功能。
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Apify调试包:运行故障诊断
apify-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
64
该工具用于收集Apify Actor运行的全面诊断证据。它能聚合收集运行元数据、详细日志、数据集样本、使用统计和环境信息,是排查自动化流程故障或准备撰写专业技术支持工单的必备工具。
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Clari API诊断信息采集工具
clari-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
193
本工具用于收集Clari API的全面诊断信息,包括API连接状态、预测列表、任务历史记录和环境信息。当您遇到集成问题、需要撰写支持工单或与技术支持团队沟通时,使用它能提供关键的诊断证据,帮助快速定位问题。
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ElevenLabs TTS与声音克隆工作流
elevenlabs-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
190
本流程实现了基于ElevenLabs的文本转语音(TTS)和声音克隆功能。用户可以利用该流程生成高质量、可控的语音内容,包括高级音色和风格调节。它支持从音频样本进行即时声音克隆,并提供WebSocket流式传输,适用于构建实时聊天机器人、直播或需要低延迟音频的应用场景。
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ClickHouse客户端配置与认证
clickhouse-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
231
本技能详细指导如何配置和认证官方ClickHouse客户端(支持Node.js和Python)。覆盖了连接ClickHouse Cloud或自建服务器的全部流程,包括环境配置、关键环境参数设置和代码实现,适用于进行数据分析项目或构建数据管道。
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进阶AI数据集标注工具
dataset-annotation
SharpAI/DeepCamera
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这是一个用于创建高质量训练数据集的综合工具。它支持多种先进的标注方法,包括边界框绘制、SAM2像素级分割和DINOv3视觉定位等。系统集成了AI自动检测和目标跟踪功能,并将数据导出为标准的COCO格式,极大地优化了整个数据集构建流程。
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考试复习资料精炼助手
exam-ready
github/awesome-copilot
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当学生提供学习资料(如PDF或笔记)和考试大纲时,使用此技能。它可以根据大纲和资料,自动提取出高浓度的考试重点,包括定义、关键知识点、核心关键词、图表描述、参考答案和练习题,确保复习内容高度聚焦,高效备考。
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Grammarly成本优化与使用监控
grammarly-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
344
本指南旨在解决大规模应用使用Grammarly API时容易出现的成本超支问题。通过实现结果缓存、文档分块、基于抽样的评分机制以及设置预算预警,帮助用户在保证检测质量的前提下,大幅优化API调用成本,特别适用于企业级内容审核和高并发场景。
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