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共 15857 个技能
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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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研究方法论指导教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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本指导教练为研究生和初级研究人员提供全周期研究指引。它覆盖了从构建严谨的研究问题、设计研究方案（包括定量、定性、混合方法）、文献综述，到数据分析和撰写可发表论文的整个过程。核心在于提升研究的逻辑严谨性、批判性思维和学术伦理意识。
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谈判与说服力提升教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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本教练旨在系统提升您的谈判和说服能力。它基于哈佛谈判模型和影响力心理学，教授用户如何处理薪资谈判、商务合作及跨文化冲突。核心内容包括建立BATNA、确定ZOPA等关键策略，帮助用户达成共赢结果，所有指导均强调道德和价值创造，绝不教授操控技巧。
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批判性思维教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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该技能系统性地训练用户进行批判性思考。它指导用户学习如何分析论点、识别逻辑谬误（如人身攻击、虚假两难）、认识认知偏见，并评估信息的可靠性。旨在帮助用户构建一套强大的思维工具箱，以应对信息爆炸和虚假宣传。
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使用Adaptyv平台设计蛋白质实验

adaptyv
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
125
本技能提供Adaptyv Bio Foundry API及Python SDK的使用指南，用于设计、提交和检索蛋白质实验结果。用户可以通过编程方式管理完整的实验生命周期，支持结合分析（BLI/SPR）、热稳定性、表达等多种蛋白质表征实验。
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Aeon时间序列机器学习工具包

aeon
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它提供了一个统一的API，用于处理时间序列数据的分类、回归、聚类、预测（Forecasting）、异常检测、分段和模式识别等多种高级任务。适用于需要对时间依赖性数据进行专业分析的场景。
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单细胞注释数据分析框架

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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AnnData是一个用于处理单细胞和高维注释矩阵的核心Python框架。它提供了一个标准化的数据结构来存储实验测量值（X）及其丰富的元数据（obs, var）。用户可以使用此工具读取和写入多种格式（如h5ad, zarr），并进行数据子集提取、合并和复杂的分析操作，是生物信息学工作流程的关键工具。
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用Arboreto推断基因调控网络

arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（包括bulk和scRNA-seq）推断基因调控网络（GRNs）。它利用GRNBoost2和GENIE3等高级机器学习算法，支持Dask的分布式计算，适用于分析大规模的转录组学数据。它可以帮助用户识别关键的转录因子-靶基因调控关系。
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天文学数据分析核心库

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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专业的Python天文学与天体物理核心库。提供处理天体坐标、物理单位、FITS文件、时间系统、宇宙学计算和表格数据等全套功能，是进行科学天文学数据分析的必备工具。
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Benchling平台SDK与API集成

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本工具提供了一套全面的集成方案，用于自动化Benchling云平台中的实验数据管理。它通过Python SDK和REST API，支持对生命科学核心实体进行编程访问，包括注册表管理（DNA、RNA、蛋白质）、库存跟踪、电子实验记录本（ELN）条目、工作流程和数据仓库查询。适用于搭建复杂的自动化流程和大规模的研发数据同步。
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科学论文结构化数据搜索

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本工具适用于系统性文献综述和元分析。它能够搜索科学论文，并从全文中提取高度结构化的实验数据，远超传统摘要的限制。可获取包括方法、定量结果、样本量、质量得分和结论在内的25个以上字段，实现全面的证据综合。
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Biopython：生物计算工具包

biopython
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Biopython是一个全面的Python生物计算工具包，支持分子生物学和生物信息学领域的核心功能。它提供了序列处理、各种格式文件解析（如FASTA、GenBank、PDB）、系统发育树构建、序列比对（BLAST/多重比对）以及通过Bio.Entrez访问NCBI等大型数据库。非常适合构建生物信息学流程和进行基因组学研究。
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