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LaTeX学术研究海报制作指南

latex-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
484
本指南全面指导用户使用LaTeX创建专业、高质量的学术研究海报。内容覆盖学术布局、排版和色彩方案的最佳实践。更重要的是，它为AI生成视觉元素提供了严格的指导原则，强调内容极简、高对比度和低密度，确保海报的视觉传达效果达到最佳。
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Markdown与Mermaid图表文档编写

markdown-mermaid-writing
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能指导用户使用Markdown和嵌入式Mermaid图表来编写科学和技术文档。它强制将流程图、架构图等以纯文本形式记录，确保图表在Git中可进行干净的差异对比（diff），并能在GitHub、Notion等主流平台上原生渲染，极大地提升了文档的可维护性和协作性。
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Modal：AI/ML无服务器云平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
392
Modal是一个专为AI和机器学习工作负载设计的无服务器云平台。它允许用户部署、服务和扩展复杂的模型（如大型语言模型），而无需手动管理底层基础设施。核心功能包括按需接入高端GPU资源、无服务器函数自动伸缩、提供持久化存储，并且整个基础设施都可以纯代码定义，极大简化了开发流程。
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基于HTML/CSS的研究海报制作

pptx-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
384
本技能用于创建基于HTML/CSS的学术研究海报，支持导出为PDF或PPTX格式。它提供现代、响应式的布局，并指导用户生成视觉元素，确保海报内容简洁、文字巨大且高对比度，从而保证从远距离观看时的极佳可读性。
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React设计系统代码生成器

rayden-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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
287
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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科学研究创意发想

scientific-brainstorming
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个科学研究的创意发想伙伴，通过结构化的流程帮助用户生成新颖的假设和研究方向。它擅长探索学科间的关联、挑战既有假设，并识别潜在的研究空白。适用于研究项目早期阶段和遇到思路瓶颈时使用。
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TimesFM 零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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使用 TimesFM 基础模型进行零样本时间序列预测。用户无需训练任何模型，即可对任何单变量时间序列（如销售、传感器数据）进行点预测和置信区间预测，支持高效的批量预测，并包含系统资源检查。
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内存外大数据分析库

vaex
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
239
Vaex是一个高性能的Python库，专门用于处理和可视化超出可用内存的超大型表格数据集（GB到TB级别）。它支持内存外（Out-of-Core）数据框操作、惰性评估和快速聚合，能够高效地处理巨大的CSV、Parquet或HDF5文件，适用于单机环境下的大数据分析。
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模块化系统设计原则

modular-design-principles
tech-leads-club/agent-skills
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本技能提供了一套跨技术栈的模块化设计指南，帮助用户理解和定义系统边界。它涵盖了界限上下文、状态隔离、显式契约和故障隔离等核心架构原则。适用于系统架构设计、服务拆分、耦合度评估或进行新模块开发，确保系统结构清晰、可维护、可扩展。
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Adobe本地开发流程配置

adobe-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一个完整的Adobe本地开发工作流，旨在加速App Builder项目的开发和调试。它涵盖了使用`aio` CLI进行环境配置、实现热重载，并指导如何编写单元和集成测试，确保与Adobe API的快速、可靠迭代和故障排除。
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AI/机器学习职位搜索与市场分析

ai-dev-jobs-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
该MCP为AI智能体提供接入实时、庞大的AI和机器学习职位索引。用户可以按角色、地点或公司搜索职位，获取完整的职位详情，分析薪资范围，了解招聘公司信息，并获取全面的市场统计数据。适用于进阶的求职、人才匹配和劳动力市场分析场景。
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