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生成可审计的PPT科学海报

pptx-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
282
本技能用于为学术会议或研究项目生成可编辑、无宏的科学海报（PPTX格式）。它强制执行严格的内容审计流程，要求作者提供所有本地资产和数据，确保海报的来源、物理尺寸、可访问性及安全性均得到严格验证，适用于对交付物有最高控制要求的场景。
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PyLabRobot实验室自动化模拟

pylabrobot
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyLabRobot是一个用于开发和模拟复杂实验室自动化协议的软件框架。它专注于液体处理和资源规划的离线模拟，通过软件后端完成流程验证和资源跟踪。该工具强调安全性，强制要求在任何实际运行前进行严格的人工核验，确保科学实验的流程可靠性和可重复性。
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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的高级深度学习框架，旨在简化和规范整个机器学习工作流。它帮助用户将模型组织为LightningModule，自动化训练循环，并处理复杂的数据流程。框架支持多GPU/TPU分布式训练、集成各种实验日志记录（如W&B, MLflow）和自定义回调，极大地提升了大型AI项目开发的效率和可扩展性。
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Qdrant分布式扩展与容量规划

qdrant-horizontal-scaling
github/awesome-copilot
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本指南详细介绍了Qdrant向量数据库的扩展架构和容量规划的最佳实践。它指导用户何时进行垂直扩展或水平扩展，如何选择最佳的节点数和分片数量，并指导如何设置复制因子以确保系统的高可用性和零停机时间。同时也涵盖了分片管理和常见误区规避。
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Qdrant性能故障诊断指南

qdrant-monitoring-debugging
github/awesome-copilot
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本指南旨在提供系统化的Qdrant生产环境性能诊断流程。它详细指导用户如何排查三大核心问题：优化器卡死、内存占用过高（OOM）以及查询延迟慢。通过检查关键指标和API端点，帮助运维和开发人员快速定位性能瓶颈，确保系统稳定运行。
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QuTiP 5量子动力学模拟

qutip
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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QuTiP 5是用于模拟和审计复杂量子系统模型的综合库，涵盖了封闭和开放量子动力学。它支持林德布拉德动力学、量子轨迹、Bloch-Redfield模型以及HEOM和Floquet等专业方法。该工具对于需要明确控制物理假设、维度和数值收敛的本地量子动力学研究至关重要。
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RDKit分子信息学工具包

rdkit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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RDKit是一个全面的分子信息学库，提供强大的Python API，用于分子结构的读写和深度分析。它支持从SMILES/SDF格式解析、计算物理描述符（如分子量、LogP），到高级子结构搜索、2D/3D坐标生成和化学反应建模等复杂的计算任务。是药物发现和计算化学研究的标准工具。
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科学研究概念发散与评估

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个高度结构化的框架，用于生成、组织和透明地评估科学研究概念。它要求用户进行独立发散、明确标注假设、系统讨论，并通过证据辅助评估，帮助用户创建出严谨、可行的研究方案提案，适用于处于早期探索阶段的科研项目。
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科学图表与示意图生成器

scientific-schematics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个基于AI的专业图表生成工具，可根据自然语言描述自动生成高质量的科学示意图。它尤其擅长绘制神经网络结构、生物信号通路、系统架构图和流程图。系统内置智能迭代和质量审核机制，根据文档类型（如期刊、海报等）进行质量把控，确保输出结果达到发表级标准。
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科研演示文稿生成器

scientific-slides
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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专业的科研演示文稿（PPT/PDF）生成工具。适用于学术会议、研讨会、毕业论文答辩等场合。它不仅提供内容结构、设计模板和写作指导，还能确保视觉吸引力、科学严谨性、引用标注以及数据图表的无缝整合，帮助用户创建出令人难忘的学术报告。
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单细胞RNA速度分析

scvelo
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scVelo是一款用于分析单细胞RNA测序数据的RNA速度分析工具。它通过建模mRNA剪接的动力学（利用未剪接和剪接的mRNA比例），推断细胞状态转变和发育轨迹。该工具可用于预测细胞命运、识别分化路径和找出驱动基因，是进行单细胞生物学研究的强大补充。
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强化学习算法训练与实现

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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稳定强化学习库提供了一套基于PyTorch的生产级RL算法实现，包括PPO、SAC、DQN等主流算法。它采用类似scikit-learn的统一API，使开发者能够轻松训练RL智能体，创建自定义环境，并进行高效的向量化并行训练，适用于标准的RL研究和原型开发。
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