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共 15857 个技能
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生物信息学：多数据库统一接口

bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
285
这是一个全面的Python库，提供了对40多个生物信息学数据库（如UniProt, KEGG, ChEMBL等）的编程访问接口。适用于复杂的生物学工作流，包括跨数据库ID映射、代谢通路分析、蛋白质序列检索和序列相似性搜索等，实现数据整合和自动化分析。
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AI智能体自进化引擎

capability-evolver
EvoMap/evolver
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Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。
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大规模单细胞转录组数据查询

cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
179
该技能提供对CZ CELLxGENE大型、版本化单细胞和空间转录组数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集，即可查询数百万个细胞的基因表达数据，分析不同组织、疾病和物种间的差异。适用于大规模生物信息学分析、机器学习模型训练和跨数据集比较研究。
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量子电路模拟与编程框架

cirq
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
476
Cirq是Google Quantum AI开发的开源Python框架，用于设计、模拟和运行量子电路。它支持多种硬件后端，并提供了完整的噪声模型、电路优化和参数化实验功能，是进行NISQ设备开发和高级量子计算研究的理想工具。
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学术引用文献管理

citation-management
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
458
本技能提供完整的学术引用管理流程，指导用户在研究和写作过程中系统性地处理引文。功能包括搜索Google Scholar和PubMed等学术数据库，从DOI、PMID等多种标识符中提取元数据，验证引文准确性，并生成符合规范的BibTeX格式文件，适用于撰写高质量的学术论文和学位论文。
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临床决策支持研究评估工具

clinical-decision-support
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
493
本工具包专用于生成和验证临床决策支持（CDS）系统的研究级文档和评估工件。支持证据档案、队列分析、生存模型、生物标志物评估和治理流程的构建。请注意：本工具仅用于汇总研究和文档记录，绝对不能用于患者护理、诊断或实时临床操作。
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临床安全报告草稿生成

clinical-reports
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
373
本技能用于生成各类临床、安全和汇总研究报告（如CSR、汇总安全表）的草稿结构和确定性检查。它要求使用经过验证、去识别化或合成的源数据，并确保所有生成的主张都可追溯到来源事实清单。重要提示：本技能仅生成草稿和进行内部一致性检查，不能进行诊断、推荐治疗或提供医疗建议。所有输出均非临床用途，必须经过合格人员审核和签署。
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约束代谢模型分析

cobrapy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
384
COBRApy是一个强大的Python库，用于进行基于约束的代谢模型分析。它支持加载、操作和优化生物体代谢模型（如SBML格式）。核心功能包括通量平衡分析（FBA）、通量变异分析（FVA）和基因/反应敲除模拟，是系统生物学和代谢工程领域不可或缺的分析工具。
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心智议会

consciousness-council
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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通过模拟不同思维原型，从多角度讨论难题、权衡利弊、识别风险，并输出可执行的综合结论，适合复杂决策、创意发想和策略分析。
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上下文模式工程洞察面板

ctx-insight
mksglu/context-mode
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本工具可打开上下文模式的洞察仪表盘，为AI辅助工程团队提供中央分析层。用户可以查看每位工程师的生产力速率、识别重复尝试浪费、检测项目阻碍点，并获取按角色划分的详细性能视图。它是团队性能监控和登录信息的单一信息源。
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分布式大数据计算框架

dask
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Dask是一个强大的Python库，用于处理超出内存限制或需要跨多机并行计算的大型数据集。它可以扩展传统的pandas和NumPy操作（DataFrame/Array），并处理非结构化数据（Bags）。适用于大规模数据抽取、转换、加载（ETL）、数据分析和分布式机器学习任务。
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Datamol：分子化学信息学工具库

datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Datamol是一个基于RDKit的高级Python封装层，专为计算化学和药物发现设计。它简化了复杂的分子操作，提供智能默认值来处理SMILES标准化、描述符计算、指纹图生成、三维构象分析和分子聚类等任务。该库支持高效的并行计算和云存储I/O，非常适合处理大规模的化学数据集。
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