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Acontext：AI智能体技能记忆层

acontext-installer
memodb-io/Acontext
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Acontext专为生产级AI智能体设计，充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储，并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口（CLI）和API，用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传，极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。
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金融职业规划与技术辅导

04-finance-career
24kchengYe/human-skill-tree
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本技能是专业的金融职业导师，涵盖投行、私募股权、资产管理、金融科技等多个领域。它不仅提供全景式的行业路径指导，还教授核心技术能力（如DCF、LBO建模、三表分析），并针对金融行业的招聘流程、面试技巧和专业认证（如CFA、FRM）提供系统性辅导，帮助用户在中国和全球市场建立职业壁垒。
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全栈Web应用开发全周期导师

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24kchengYe/human-skill-tree
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这是一个全流程的Web应用开发导师，旨在指导开发者完成从零到一的全周期产品构建。内容涵盖项目初始化、MVP构建、AI功能集成、用户认证、支付系统搭建到全球部署的完整流程。强调实用的“先发布，后完善”的开发理念，尤其适合独立开发者和SaaS产品构建者。
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印度演员假设猜测法

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EverMind-AI/EverOS
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该技能用于通过间接线索（如奖项、家庭关系、争议事件等）来猜测和识别印度或宝莱坞演员。当原始问题信息不足时，首先根据线索形成1-3个候选名字，然后对每个候选名字进行有针对性的验证搜索，从而高效确认最终答案。
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KubeSphere ArgoCD GitOps配置指南

kubesphere-devops-argocd
kubesphere/kubesphere
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本指南详细介绍了KubeSphere DevOps中的ArgoCD配置方法。它涵盖了GitOps持续部署的实现，包括应用管理、多集群部署、通过Dex进行单点登录（SSO）设置，以及从Git仓库同步应用状态的最佳实践。帮助用户理解KubeSphere原生模式和直接使用ArgoCD的差异。
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单细胞注释数据分析框架

anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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。
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用Arboreto推断基因调控网络

arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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。
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AI智能体自进化引擎

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EvoMap/evolver
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Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。
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大规模单细胞转录组数据查询

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能提供对CZ CELLxGENE大型、版本化单细胞和空间转录组数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集，即可查询数百万个细胞的基因表达数据，分析不同组织、疾病和物种间的差异。适用于大规模生物信息学分析、机器学习模型训练和跨数据集比较研究。
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分布式大数据计算框架

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
206
Dask是一个强大的Python库，用于处理超出内存限制或需要跨多机并行计算的大型数据集。它可以扩展传统的pandas和NumPy操作（DataFrame/Array），并处理非结构化数据（Bags）。适用于大规模数据抽取、转换、加载（ETL）、数据分析和分布式机器学习任务。
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Datamol：分子化学信息学工具库

datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Datamol是一个基于RDKit的高级Python封装层，专为计算化学和药物发现设计。它简化了复杂的分子操作，提供智能默认值来处理SMILES标准化、描述符计算、指纹图生成、三维构象分析和分子聚类等任务。该库支持高效的并行计算和云存储I/O，非常适合处理大规模的化学数据集。
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DeepChem：分子机器学习平台

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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DeepChem是一个全面的Python库，专用于将机器学习应用于化学、材料科学和生物学领域。它支持分子属性预测（如ADMET、溶解度、毒性）、药物发现和材料设计。通过提供多种分子特征化方法和先进的图神经网络（GNN）以及预训练模型，该工具帮助用户处理SMILES等复杂化学数据集，进行深入的科学建模研究。
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