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分子化学信息学工具包

datamol
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Datamol是一个轻量级的Python化学信息学工具包，是对RDKit的简化封装。它提供了强大的分子结构标准化、理化描述符计算、指纹图谱生成、3D构象分析以及多格式（SMILES, SDF等）的读写能力。特别适用于药物发现和化学数据集的批量处理，支持并行计算和云端存储，极大地简化了分子计算流程。
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深化学：化学与生物机器学习

deepchem
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DeepChem是一个全面的Python库，用于将机器学习应用于化学、生物和材料科学领域。它支持分子属性预测（如ADMET、毒性）、药物发现和材料设计等。该技能集提供了多种特征化方法（指纹、描述符、图表示），可处理SMILES和SDF等多种数据格式，支持高性能的图神经网络（GNN）模型。
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综合科学数据探索分析

exploratory-data-analysis
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这是一个用于进行全面的科学数据探索性分析（EDA）的工具。它可以处理超过200种科学数据格式，涵盖生物信息学、化学、显微镜和光谱学等多个领域。它能自动识别文件类型，评估数据质量，并生成详细的markdown报告，帮助用户理解复杂科学数据集的结构和适用分析方法。
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AI图像生成与编辑工具

generate-image
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使用该技能可以利用FLUX.2 Pro和Gemini 3.1等先进AI模型，生成和编辑高质量图像。适用于创建照片级艺术、概念图、营销视觉素材以及任何通用视觉资产。支持文本生成和图像修复/扩展功能，实现精细化修改。
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综合地理空间分析工具

geomaster
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这是一个全面的地理空间科学技能包，涵盖了遥感、GIS、空间统计和地球观测机器学习。它支持处理栅格、矢量、点云等多种数据类型（如Sentinel、Landsat），并集成了现代云原生工作流（STAC、COG）。适用于环境监测、城市规划和复杂的空间分析任务。
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Python地理空间数据分析库

geopandas
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GeoPandas是用于在地理空间（GIS）领域进行矢量数据分析的Python库，它扩展了pandas的功能。它支持读取和处理GeoJSON、Shapefile、GeoPackage等多种地理格式。核心功能包括空间连接、几何运算（如缓冲区分析）、坐标系统重投影（CRS）管理，以及绘制专题图件（Choropleth）。适用于进行复杂的空间关系分析、区域划分和地理数据可视化。
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基因组数据查询与分析工具

gget
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gget是一个强大的生物信息学工具包，提供统一的接口访问超过20个基因组数据库。它支持基因搜索、检索参考基因组、获取序列数据和进行BLAST比对等高级功能。适用于基因组学研究人员进行基因组数据的快速查询、初步分析和交互式探索。
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艺术指导级前端界面设计

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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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AI专业信息图表生成器

infographics
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该技能可根据您的自然语言描述，自动生成专业级的、高质量的信息图表。它集成了AI研究（Perplexity Sonar）确保数据准确性，并通过Gemini 3 Pro进行智能质量审核和迭代优化。适用于将复杂的统计数据、流程、报告内容转化为清晰、专业的视觉化图表。
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ISO 13485医疗器械认证助手

iso-13485-certification
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本工具包专为医疗器械制造商设计，用于准备和审计ISO 13485:2016认证所需的文档。它提供全面的差距分析功能，指导用户进行现有质量管理体系（QMS）文档的审核，并提供强制性文件（如质量手册、CAPA流程）的模板和详细参考，确保满足FDA QMSR和欧盟MDR等全球监管要求。
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技术设计规范生成器

kiro-spec-design
gotalab/cc-sdd
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本工具用于生成全面、结构化的技术设计规范。它指导用户系统地完成设计流程，涵盖上下文加载、根据功能类型执行深入发现与分析、应用设计原则进行综合，最终生成边界清晰、结构化的技术设计初稿，确保所有需求都与明确的技术组件相对应。
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生物学数据谱系湖仓

lamindb
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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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