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基因组快速生物信息学搜索工具

gget是一个强大的命令行和Python工具包，用于快速、可重复地在主要的基因组参考数据库（如Ensembl、UniProt）中进行生物信息学搜索。它能让用户快速查询基因元数据、执行初步的BLAST/BLAT比对，并探索相关通路、癌症或疾病模块。该工具尤其适用于初始的数据探索和生成可重复的证据记录，而不是复杂的生产级流程。

图网络分析与处理工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的网络和图结构。它支持多种图类型，并提供了完善的图算法功能，包括最短路径计算、中心性度量（如PageRank）、社区发现和连通性检测。用户可以生成模拟网络，读取和写入多种格式（如GraphML, CSV, Pandas），并利用Matplotlib进行可视化。特别适用于社交网络分析、生物网络研究和系统建模。

API安全深度渗透测试指南

zhaoxuya520/reverse-skill

这是一套全面的、分阶段的API安全评估方法论，用于对REST、GraphQL、WebSocket和SOAP等全协议进行授权渗透测试。它覆盖了整个生命周期，从端点发现、认证绕过（JWT/OAuth 2.0）、到复杂的授权缺陷（BOLA/IDOR/BFLA）、输入验证、限速与CI/CD流程集成测试。

实时WebSocket与SSE流程分析

competition-websocket-runtime

zhaoxuya520/reverse-skill

该技能专注于分析实时、状态驱动的Web通信（如WebSocket和SSE）。它用于详尽地记录和分解复杂的通信流程，包括初始握手、消息流（订阅、心跳、推送）和重连逻辑。核心目标是重构出导致最终状态改变的最小、决定性事件序列。

定义可计算的表型和队列

defining-cohort-phenotypes

maziyarpanahi/openmed

本工具指导使用OHDSI/OMOP CDM构建可计算的病患表型和队列。它允许用户结合标准的概念集（如PheKB）和从临床自由文本中提取的自然语言处理（NLP）特征，定义精确、可执行的筛选标准。特别适用于结构化代码无法捕获的关键健康信息（如症状、社会背景）的分析场景。

药物不良反应信号检测

detecting-pv-signals

maziyarpanahi/openmed

本工具利用OpenFDA/FAERS数据，计算不比例性指标（如PRR、ROR、EBGM等）。通过构建2x2列联表，对药物和不良反应的自发报告进行统计筛选，从而检测潜在的药物反应关联信号（SDR）。这为药物警戒和安全评估提供了重要的统计学假设。

提取社会决定因素与代码映射

extracting-sdoh

maziyarpanahi/openmed

本功能用于从非结构化的临床叙述中提取社会决定因素（SDOH），包括住房不稳定、食物不安全和交通障碍等。它将这些文本片段映射到标准化的ICD-10-CM Z代码（Z55–Z65）。这对于进行健康公平性分析、构建风险分层模型和识别编码缺失至关重要，能将叙述性文本转化为可查询的离散数据点。

安全移除Git工作区及清理

git-worktree-remove

FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide

该工具提供了一个全面且安全可靠的机制来移除Git工作区。它集成了多重安全检查，包括保护分支校验、未提交更改检测和合并状态确认。此外，它还会引导用户完成完整的清理流程，包括删除本地和远程分支、修剪引用，并提醒用户执行相关的数据库清理操作，确保系统状态干净。

更新日志社交媒体发布生成器

FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide

该工具能自动将原始的更新日志（CHANGELOG）条目，转化为适用于多个社交媒体平台的专业公告。它支持生成LinkedIn、Twitter/X、新闻简报和Slack格式的内容，支持双语（法/英）输出。非常适合发布正式的产品发布说明、周度总结和公告，提升用户可见度和参与度。

技术方案对比与选型

learn-alternatives

FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide

这是一个专业的架构决策支持工具，旨在帮助开发者系统性地比较解决同一问题所使用的多种技术或设计模式。它会详细分析不同方案的优缺点、实现复杂度、运行性能和适用场景，从而帮助用户进行深入的架构思考和最优技术选型。

协议逆向工程与流量分析

protocol-reverse

zhaoxuya520/reverse-skill

这是一份专业的协议逆向工程工作流指南。它详细介绍了如何从原始PCAP数据中，系统性地还原和分析复杂的网络协议结构。适用于处理自定义二进制协议、Protobuf、gRPC、WebSocket等协议的安全测试和底层数据分析场景。

需求分析苏格拉底提问法

thinking-socratic

tjboudreaux/cc-thinking-skills

当需求模糊、充满假设或不明确时，使用此方法提问核心问题，暴露隐藏的需求和未定义的假设。它旨在确保在开始开发或承诺任何行动之前，所有前提都已被明确和确认，从而避免错误构建和返工。

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