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检测可用系统资源用于工作负载规划
get-available-resources
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
358
该工具提供了一个保守、资源感知的当前进程环境快照,涵盖CPU、内存、磁盘和加速器等资源限制。它通过提供明确的边界约束(如cgroup、调度器和宿主机限制),帮助用户进行准确的工作负载规划,无需执行压力测试或做出可用性假设。
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艺术指导级前端界面设计
image-taste-frontend
Leonxlnx/taste-skill
242
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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ISO 13485认证文档助手
iso-13485-certification
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
176
专为医疗器械制造商设计,提供完整的ISO 13485质量管理体系(QMS)文档支持。本助手可帮助用户进行文档差距分析,生成质量手册、制定标准操作程序(SOP)等关键文件,确保产品符合FDA和欧盟等全球医疗器械监管要求,助力顺利通过认证。
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技术设计规范生成器
kiro-spec-design
gotalab/cc-sdd
230
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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实验室档案系统API集成
labarchive-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
298
本工具集提供与LabArchives ELN和库存API的安全编程集成,用于自动化实验室数据管理。它负责管理区域端点选择、处理复杂的签名请求构建(HMAC-SHA-512),并支持用户授权流程,确保科学工作流的可靠和可追溯。
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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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使用Mermaid绘制文档图表
markdown-mermaid-writing
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
334
本技能提供了一套完整的科学和技术文档编写标准,采用Markdown作为核心格式,并深度整合了Mermaid流程图表。它将图表以文本形式存储,极大地优化了版本控制(如Git)的差异化显示,确保了文档的易读性、可编辑性和跨平台渲染能力。适用于编写报告、架构图、工作流和所有需要版本控制的文档内容。
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分子特征提取与机器学习平台
molfeat
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Molfeat是一个全面的Python化学信息学库,旨在处理分子特征化。它集成了100多个预训练和手工设计的特征提取器,将化学结构(如SMILES字符串)高效地转换为用于机器学习的数值特征向量。这对于构建定量结构-活性关系(QSAR)模型、进行虚拟筛选、相似性搜索及深度学习应用至关重要。
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OMERO显微镜数据集成与自动化
omero-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供一套全面的框架,用于安全地检查和自动化针对OMERO服务器的复杂显微镜数据工作流。它利用omero-py和BlitzGateway管理元数据、注释、感兴趣区域(ROI)、表格和原始文件。适用于进行范围受限的库存盘点、结构化数据导出/导入规划以及执行受控的写入操作。
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开源AI研究笔记平台
open-notebook
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Open Notebook是一个开源、自托管的AI研究平台,是NotebookLM的强大替代品。它允许用户导入PDF、视频、网页等多样化资料,在本地构建知识库。核心功能包括AI摘要生成、基于上下文的聊天问答、向量搜索、以及生成多角色播客,确保所有研究数据完全掌握在用户手中,隐私性极高。
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Python科学计算GPU加速优化
optimize-for-gpu
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
443
本技能充当专家级的GPU优化工程师,负责将耗费CPU资源的科学计算、数据处理和机器学习代码,重构为能在NVIDIA GPU上运行的高性能代码。该技能覆盖了科学模拟、大规模数据分析、地理空间处理、图像识别和向量搜索等多个高并行度任务。
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量子机器学习自动微分框架
pennylane
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
253
PennyLane是一个用于构建和训练量子电路的计算库,核心能力是为量子回路提供自动微分。它特别适用于量子机器学习(QML)和量子化学模拟,能够构建混合的量子-经典模型。该框架具有硬件无关性,支持IBM、Google等多个量子硬件后端,并能与PyTorch、JAX等主流的经典机器学习框架无缝集成,是执行VQE、QAOA等变分算法的首选工具。
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