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需求与代码差距分析

kiro-validate-gap
gotalab/cc-sdd
493
本工具旨在分析新功能需求与现有代码库之间的实现差距。它通过对比批准的需求文档、现有架构和系统上下文，帮助用户清晰识别出系统缺失的能力、潜在的集成挑战以及需要补充的研究点。最终输出详细的分析报告，提出多种可行的实现方案，为后续的设计和开发阶段提供坚实的依据。
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AI 代理技能管理

manage-skills
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
498
通过命令行统一管理 Cursor、Claude 等 11 个工具的技能与规则，支持创建、复制、移动、启用/禁用、搜索、跨工具转换以及全局与项目作用域覆盖操作。
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Markdown与Mermaid文档规范

markdown-mermaid-writing
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
152
将 Markdown 与 Mermaid 设为科研与技术文档的默认格式，涵盖 24 种图表参考与 9 个模板，确保报告、分析或说明既可版本控制，又可直接渲染。
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系统发生树重建与分析工具包

phylogenetics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
249
这是一个完整的系统发生学分析流程，用于重建生物序列（基因、蛋白质）的进化关系。流程涵盖了从多序列比对（MAFFT）到最大似然树构建（IQ-TREE 2），再到可视化和分析（ETE3）的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。
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Protocols.io科学协议自动化集成

protocolsio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
268
本技能提供与Protocols.io API v3的完整编程集成，用于管理科学协议的整个生命周期。用户可以使用它来搜索、创建、更新和发布科学协议，管理实验步骤和材料，支持团队协作开发，组织工作空间，并进行实验跟踪。适用于构建自动化实验室流程和科学文档系统。
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Zotero文献管理Python封装

pyzotero
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
346
这是一个用于与Zotero Web API v3交互的Python封装客户端。它允许用户程序化地管理学术文献资料，实现文献记录、集合、标签和附件的增删改查。非常适用于构建自动化研究工作流、批量导出引文或将Zotero数据集成到其他研究应用中。
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React设计系统代码生成器

rayden-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
78
本工具用于使用指定的Rayden UI组件库和Tailwind CSS，生成符合生产标准的React界面代码。它确保生成的代码严格遵守设计系统规范，涵盖了组件使用、设计令牌、属性校验和布局模式。非常适用于搭建仪表盘、登录表单、数据表格等复杂页面，保证界面美观和一致性。
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设计稿到模块化React组件

react-components
google-labs-code/stitch-skills
489
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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联邦研究经费提案撰写

research-grants
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
477
面向NSF、NIH、DOE、DARPA和台湾NSTC，撰写符合各机构格式、评审重点与预算要求的科研提案，并通过scientific-schematics生成必要的视觉图示以增强说服力。
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智能学术研究资料检索

research-lookup
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
214
本技能提供实时、智能化的研究资料检索服务。它具备自动后端路由能力，可根据查询类型，自动调用快速网页搜索、深度研究API或专业的学术论文搜索，确保用户能够高效、准确地获取科学数据、验证事实、撰写背景资料。
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学术评估框架

scholar-evaluation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
72
该技能运用 ScholarEval 框架对学术成果的选题、方法、数据、分析、写作及引用等维度进行结构化评分，输出优劣点与改善建议，并推荐可视化流程图以增强评估表达。
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Python离散事件模拟框架

simpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
450
SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。
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