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搜索 nf-core ，共找到 193 条记录
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ASP.NET Core Docker 容器化指南

containerize-aspnetcore
github/awesome-copilot
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这是一个全面的模板和指南，用于指导用户将ASP.NET Core项目容器化。它提供了一个结构化的提示和清单，确保生成的Dockerfile符合行业最佳实践，适用于Linux容器环境，涵盖了依赖管理、端口配置、多阶段构建等所有关键细节。
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MkDocs 文档多语言翻译生成

mkdocs-translations
github/awesome-copilot
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本技能用于自动化整个MkDocs文档集的本地化和翻译。它将所有Markdown文件从源语言文件夹翻译到指定的目标语言，完整保留原始的目录结构和Markdown格式。此外，它还会更新内部引用路径，并修改核心的mkdocs.yml配置文件，以确保多语言文档环境的流畅设置。
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Brevo邮件营销自动化工具

brevo-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具为Brevo（原Sendinblue）提供了全面的邮件营销自动化能力。它允许用户管理完整的营销活动生命周期，包括列出、更新和配置A/B测试活动。此外，该工具还支持创建、编辑和管理可复用邮件模板，极大简化了复杂的邮件营销工作流，提升了营销效率。
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历史事件与纪念碑关联搜索

geo-historical-monument
EverMind-AI/EverOS
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本技能用于指导用户通过历史事件关联搜索相关的纪念碑或地标。核心思路是将历史事件（如战役、重大日期）作为主要的搜索锚点，再定位相关的纪念设施或建筑。提供系统化的查询模板和反模式，确保在进行地理和历史信息检索时，能准确捕捉事件背景。
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板球运动员生涯数据验证

cricket-career-verify
EverMind-AI/EverOS
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本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息，可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节（包括赛制、对手、得分）、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制，确保数据准确性。
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WizTelemetry可观测性平台服务

whizard-telemetry
kubesphere/kubesphere
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WizTelemetry平台服务是KubeSphere可观测性平台的通用后端服务。它为日志、审计、事件、追踪和通知等所有可观测性扩展提供统一的API服务器。用于在Kubernetes环境中实现全局监控和集中化的平台管理，是核心基础设施组件。
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KubeSphere日志收集与管理

whizard-logging
kubesphere/kubesphere
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WizTelemetry Logging是KubeSphere可观测性平台的核心扩展组件，用于全面的日志收集、处理和存储。它支持容器日志（stdout/stderr）和容器内部文件系统日志的双重收集模式。本组件帮助用户理解日志收集架构，并提供配置指南，实现高效的日志管理和查询。
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Python分子化学信息学工具包

datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
205
Datamol是一个基于RDKit的Python化学信息学工具库，它提供了一个简化的、Python化的抽象层，使复杂的分子操作变得易于使用。它支持SMILES解析、结构标准化、分子描述符计算、3D构象生成和高效批处理，非常适合在药物发现和化学研究流程中处理分子数据。
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DiffDock分子对接与构象预测

diffdock
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
353
DiffDock是一款基于扩散模型的深度学习工具，用于预测小分子配体与蛋白质靶点的三维结合构象。它支持结构生物学药物发现、批量虚拟筛选和先导化合物优化。用户可输入蛋白质结构（PDB）或序列，以及各类配体格式，输出预测的结合位点和置信度。该工具旨在预测构象，而非结合亲和力。
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检测可用计算资源

get-available-resources
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能用于主动检测和报告全面的系统资源，包括CPU核心、GPU类型（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、可用内存和磁盘空间。它生成一个详细的JSON报告，并提供基于上下文的策略性建议，指导用户优化科学计算流程。例如，它会推荐并行处理库（Dask, joblib）、内存外存储方法（Zarr）或合适的GPU加速后端，帮助用户在进行大规模数据分析或模型训练前做出架构决策。
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基因组数据操作与分析

polars-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个基于Polars的高性能基因组数据处理库。它支持核心区间运算（如重叠、合并、互补）以及主流生物信息学文件格式（如VCF、BAM、BED、GFF）的读写。特别适用于处理超大型、无法一次性加载到内存的基因组数据集，支持流式和云端存储I/O。
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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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