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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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蛋白质实验设计与分析平台

adaptyv
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本技能集成了Adaptyv生物发现平台API，用于自动化蛋白质实验的设计、提交和结果分析。用户只需上传氨基酸序列，平台即可自动运行结合力、热稳定性等高通量检测，指导实验流程，加速生物医药的研发周期。
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时间序列机器学习工具箱

aeon
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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。它全面支持时间序列的多个核心分析任务，包括分类、回归、聚类、预测（Forecasting）、异常检测和相似性搜索。适用于所有涉及连续时间模式或时间索引复杂数据的分析场景。
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AnnData：单细胞注释数据结构

anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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AnnData是一个专业的Python库，用于处理和分析注释化的矩阵数据，尤其适用于单细胞基因组学和生物信息学领域。它能高效存储实验测量值（X）和多维度的元数据（obs, var等）。本技能支持读取、写入、子集和拼接大型复杂数据集（如.h5ad、.zarr），是进行scRNA-seq分析和集成scverse生态系统的关键工具。
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基因调控网络推断

arboreto
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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（如单细胞或批量RNA-seq）推断基因调控网络（GRN）。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法，识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算，适用于大规模高通量转录组学分析。
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天体物理数据分析库

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
481
Astropy是用于天文学研究和天体物理数据处理的核心Python库。它提供了一系列功能，用于处理物理单位、进行天体坐标转换（如ICRS、银河系坐标）、操作FITS文件，执行宇宙学计算，以及处理精确时间。它是进行任何涉及天体坐标、单位转换或分析大型天文学目录的必备工具。
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Benchling生命科学数据自动化

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供与Benchling云平台的全面集成，通过Python SDK和REST API实现生命科学数据的自动化管理。可程序化地处理注册实体、库存、电子实验记录本和工作流，适用于构建实验室数据管线和系统同步，自动化复杂流程。
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科学文献搜索与数据结构化提取

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本技能用于科学文献综述和证据综合。它能够搜索包含完整文本的科学论文，并提取超越摘要的结构化、定量数据。返回结果包括方法、定量结果、样本大小、质量评分和25个以上的元数据字段，非常适用于进行系统综述和元分析。
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综合分子生物学工具包

biopython
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Biopython是基于Python的综合性计算分子生物学工具包，功能强大。它用于处理生物序列（DNA、RNA、蛋白质），解析FASTA、GenBank、PDB等标准生物学文件格式，并支持程序化访问NCBI等大型数据库。适用于构建复杂的生物信息学流程，如序列比对、结构分析和系统发育树构建。
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