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Biopython分子生物工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Biopython 提供序列操作、数据库访问、BLAST 自动化、结构生物信息和系统发育等功能，适合用于编写定制流水线和批量处理的计算分子生物学任务。

生物服务跨库查询

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BioServices 提供统一 Python 接口，调用几十个生信服务，便于跨库查询、ID 映射、通路与序列分析以及复合物检索，适用于整合型生物数据流程。

AI智能体自进化引擎

capability-evolver

Evolver是一个专为AI智能体设计的自进化引擎。它能够分析智能体的运行历史和性能数据，自动识别效率瓶颈和系统缺陷，并自主生成改进方案。其核心机制是通过本地代理邮箱（Proxy Mailbox）与外部中心枢纽通信，实现持续、协议约束的自我迭代和能力增强。

CELLxGENE普查查询助手

cellxgene-census

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通过程序化接口访问CZ CELLxGENE 61M+细胞数据，按组织、疾病及细胞类型查询表达、元数据、嵌入与统计，便于与scanpy或模型流程结合开展大规模分析。

意识议会决策法

consciousness-council

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通过召集彼此冲突的思维原型，以结构化方式对问题进行多角度审议，提炼风险并合成可执行洞见，适用于困难抉择、复杂权衡或需要广泛观点的创意挑战。

上下文模式洞察分析

mksglu/context-mode

此工具提供全面的上下文模式洞察仪表板，用于分析您的个人工作流程和使用习惯。它可以追踪会话活动、工具使用频率、错误率以及并行工作模式，帮助用户深入了解工作效率，并获取可执行的改进建议。

自主深度研究与报告生成

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。

分子机器学习工具集

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DeepChem 是面向化学与生物的 Python 机器学习库，提供分子特征化、数据加载、拆分和模型训练能力，可快速用于属性、毒性、蛋白质或材料性质预测。

NGS 数据可视化利器

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deepTools 提供命令行 Python 工具链，可将 BAM 转为标准化覆盖、完成 QC（指纹、相关、PCA）、比对样本，并绘制 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 的热图与轮廓等可视化，支持常见流程模板。

DepMap 依赖数据探索

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通过 DepMap 查询癌细胞系的 CRISPR Chronos 依赖评分、药物敏感性与基因效应，辅助靶点验证、生物标志物发现与合成致死研究，可用 API 或批量下载进行分析。

数字 DNA 思维画像

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基于数字人类 DNA 理论，从文字中抽取思维指纹，揭示推理方式、决策习惯、价值观和情绪色彩，适合画像作者、对比思维风格或深入解读某人的推理逻辑。

扩散分子对接位点预测

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DiffDock 采用扩散深度学习预测蛋白-小分子结合构象与置信度，支持单个或批量虚拟筛选，辅助结构基础药物设计。

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