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单细胞生成建模工具集

scvi-tools
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
179
基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。
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Seatbelt 沙箱配置生成

seatbelt-sandboxer
trailofbits/skills
127
为 macOS 应用生成最小权限的 Seatbelt 沙箱配置，通过白名单方式限制文件、网络、IPC 等访问，适合在需要隔离、限制或防护高风险运行和供应链攻击的场景使用。
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Python离散事件模拟框架

simpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
274
SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。
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技能改进循环

skill-improver
trailofbits/skills
58
利用 plugin-dev 的 skill-reviewer 反复检查并修复 Claude Code SKILL.md 质量问题，通过循环审核和修复直至符合标准，再输出完成标记。
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
361
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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Python统计建模与计量分析

statsmodels
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
328
Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。
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STRING蛋白互作查询

string-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
99
通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图，并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集，支持跨物种分析与网络扩展。
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供应链风险审计助手

supply-chain-risk-auditor
trailofbits/skills
452
系统梳理项目依赖，借助 GitHub 数据识别维护者单一、失效、低热度等高风险组件，便于在安全评估前集中精力处理，并给出更稳健的替代方案。
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SymPy 符号计算

sympy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
77
提供 SymPy 的符号数学指导，涵盖代数表达式化简、微积分、方程求解、线性代数、物理计算、数论与几何等场景，帮助输出精确符号结果并生成可执行代码。
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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。
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TorchDrug 图神经工具集

torchdrug
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
196
TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。
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预训练Transformer模型

transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
142
用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。
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