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综合分子生物学工具包

biopython
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Biopython是基于Python的综合性计算分子生物学工具包，功能强大。它用于处理生物序列（DNA、RNA、蛋白质），解析FASTA、GenBank、PDB等标准生物学文件格式，并支持程序化访问NCBI等大型数据库。适用于构建复杂的生物信息学流程，如序列比对、结构分析和系统发育树构建。
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细胞图谱数据查询与分析

cellxgene-census
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该技能提供对CZ CELLxGENE大型公共单细胞和空间转录组学数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集，即可按细胞类型、组织、疾病等维度进行高效查询，获取基因表达矩阵、元数据和预计算的嵌入信息。适用于大规模、跨数据集的生物学研究和模型训练。
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学术引用与文献管理

citation-management
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一套用于系统化学术研究和写作的综合工具。该技能指导用户搜索谷歌学术和PubMed等主要科学数据库，提取精确的元数据，验证引用信息，并生成格式规范的参考文献（如BibTeX）。它对于维护学术严谨性和撰写可复现的手稿至关重要，并提供科学示意图生成功能。
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临床合规报告撰写

clinical-reports
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本技能专注于撰写高标准、受监管的临床文档，涵盖病例报告、诊断报告、临床试验报告及病患记录等。它确保遵守HIPAA、FDA和ICH-GCP等全球监管标准，并要求使用AI生成的科学示意图来增强报告的准确性和可视化效果。
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癌症依赖图谱查询分析

depmap
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利用该技能查询癌症依赖图谱（DepMap）数据，系统分析不同癌症细胞系对基因的依赖性。该工具可用于生物信息学研究，帮助研究人员识别特定癌症类型的关键致病基因、发现合成致死相互作用，并为肿瘤药物靶点验证提供科学依据。
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DNAnexus基因组工作流管理

dnanexus-integration
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该技能提供了一套全面的解决方案，用于构建、运行和自动化复杂的、可复现的基因组学工作流程。它深度集成了`dx`命令行工具、`dxpy` Python SDK以及Nextflow等主流工作流语言。适用于大型生物计算任务的数据传输、作业监控、项目自动化以及确保安全高效的流程执行。
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ESM蛋白质语言模型与设计

esm
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该技能基于ESM（进化尺度模型）系列，为蛋白质组学和计算生物学提供全流程解决方案。核心功能包括：利用ESM3进行蛋白质序列生成（从头设计）、结构预测（序列到3D结构）和逆向折叠（结构到序列设计）。同时，可以使用ESMC模型提取高质量蛋白质嵌入，支持功能注释和高级生物信息学研究。
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综合科学数据探索分析

exploratory-data-analysis
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适用于分析任何专业的科学数据文件。支持超过200种主流格式，涵盖化学、生物信息学、显微成像、光谱学等多个领域。它能够自动识别文件类型，评估数据质量和结构，并生成详细的Markdown报告，为用户提供深入的洞察和后续分析建议。
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AI图像生成与编辑工具

generate-image
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这是一个用于利用先进AI模型（如FLUX.2和Gemini）生成和编辑高质量通用图像的工具。适用于创建照片级写实图像、艺术插画、概念艺术、营销视觉素材等。核心功能在于创意视觉内容生成，不适合用于技术图表或电路图。
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蛋白质糖基化分析与工程设计

glycoengineering
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本技能提供全面的工具用于分析和工程化蛋白质的糖基化修饰。它可以扫描氨基酸序列识别N-糖基化位点（N-X-S/T）并预测O-糖基化热点。主要应用于优化治疗性抗体、设计疫苗抗原和分析生物类似物，从而改善蛋白质的稳定性、功能或免疫逃逸能力。
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科学假设生成

hypothesis-generation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能引导用户遵循科学方法，系统地从初步观察或数据中构建可检验的假设。其流程包括：文献调研、综合证据、提出多重竞争假设，并评估假设的科学质量（如可证伪性）。特别强调报告必须包含AI生成的科学示意图，用于可视化复杂的机制和实验设计，确保输出内容的严谨性和专业性。
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艺术指导级前端界面设计

image-taste-frontend
Leonxlnx/taste-skill
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一个专业的艺术指导引擎，用于生成高质量、高度可执行的前端界面设计参考。它严格遵循现代UI/UX原则，避免AI生成物常见的同质化和美学缺陷。适用于创建具备清晰层次结构、充足留白和专业视觉冲击力的落地页、英雄区或复杂网站概念。
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