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LLM辅助假设生成与审计

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
180
该技能用于利用大型语言模型（LLM）和带标签的数据集，迭代地提出和评分文本模式，生成候选假设和任务预测统计。它提供了一套严格的本地审查工作流，强调数据集的哈希审计、配置验证，明确指出其输出仅为候选结果，不能作为科学或临床结论。
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生物学数据谱系湖仓

lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
436
LaminDB是一个开源的生物学领域谱系原生湖仓，用于管理和分析复杂的生物数据集和计算工作流。它使多种科学数据（如scRNA-seq, AnnData）具备可查询性、可追溯性并符合FAIR原则。核心功能包括强大的数据谱系跟踪、基于本体的注释和模式验证，支持在多云/本地存储系统上进行统一查询，适用于生物信息学研究。
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分子动力学模拟流程

molecular-dynamics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
239
本技能提供分子动力学模拟的完整工作流程，涵盖了系统构建、势场定义、能量最小化和平衡化过程。使用OpenMM和MDAnalysis等专业工具，适用于蛋白质结构稳定性分析、药物结合建模及生物物理学研究。
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神经像素数据分析工具包

neuropixels-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
236
这是一个用于分析高密度Neuropixels电生理记录的端到端工具包。它覆盖了完整的电生理工作流程，包括数据加载、预处理、运动漂移校正、先进的尖峰排序（如Kilosort4）、质量指标计算和AI辅助的单位筛选。适用于从原始神经数据到发表级结果的完整分析。
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Opentrons机器人协议开发

opentrons-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
325
本技能用于为Opentrons Flex和OT-2机器人系统创建生产级的Python协议。它提供了全面的工具集，覆盖了从实验室设备配置、精确液体处理到模块控制和复杂模拟的整个流程，确保生物和化学自动化工作流的安全性和高可重复性。
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生成可审计的PPT科学海报

pptx-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
282
本技能用于为学术会议或研究项目生成可编辑、无宏的科学海报（PPTX格式）。它强制执行严格的内容审计流程，要求作者提供所有本地资产和数据，确保海报的来源、物理尺寸、可访问性及安全性均得到严格验证，适用于对交付物有最高控制要求的场景。
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DICOM数据集处理与分析

pydicom
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
168
pydicom是一个用于读取、检查、写入和转换本地DICOM数据集及像素数据的综合性Python库。它支持复杂的元数据处理、多种传输语法，并为医学影像处理流程提供了边界化的去标识化和预检工具，确保处理受保护的健康信息（PHI）时安全合规。
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临床深度学习医疗数据管道

pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
191
PyHealth是一个用于临床和医疗深度学习的模块化Python工具包。它提供了一个标准化的五阶段流程（数据集→任务→模型→训练器→指标），用于处理复杂的、多模态的医疗数据，包括电子病历、生理信号和医学影像。可用于预测死亡率、再入院风险、药物推荐或进行医学编码映射。
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治疗学数据中心ML任务发现

pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
79
PyTDC是用于处理治疗学数据中心（TDC）的专业Python工具包。它支持用户发现机器学习任务，加载批准的数据集，生成任务特定的数据划分，并评估预测结果，广泛应用于药物发现领域。工具强调在实际下载任何数据之前，必须先通过元数据进行探索和规划，以管理网络和存储资源。
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Qdrant分布式扩展与容量规划

qdrant-horizontal-scaling
github/awesome-copilot
204
本指南详细介绍了Qdrant向量数据库的扩展架构和容量规划的最佳实践。它指导用户何时进行垂直扩展或水平扩展，如何选择最佳的节点数和分片数量，并指导如何设置复制因子以确保系统的高可用性和零停机时间。同时也涵盖了分片管理和常见误区规避。
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设计稿到模块化React组件

react-components
google-labs-code/stitch-skills
287
该技能旨在自动化将视觉设计稿（来自Stitch）转化为高质量、模块化的React和Vite组件。它严格遵循现代前端最佳实践，要求逻辑分离到自定义Hooks，将数据解耦到Mock Data层，并使用TypeScript保证类型安全。流程涵盖了自动化资源获取、样式映射（如Tailwind），并包含严格的验证周期，确保生成代码是可维护、可生产环境使用的。
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单细胞组学深度生成模型

scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
129
scvi-tools是一个全面的Python框架，利用深度生成模型和变分推断技术，用于分析单细胞数据的多模态组学数据。它特别适用于进行概率性的批次效应校正、多组学数据整合以及带有不确定性的差异表达分析，支持RNA-seq、ATAC-seq和多组学数据。
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