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Analytics Legends — SAP Analytics Intelligence面向SAP分析的AI代理：公司、日费率、合同雷达、新闻、概念、研究MCP 服务mcp端点可用
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rdkit用于精细分子控制的化学信息学工具包。支持SMILES/SDF解析、描述符（MW、LogP、TPSA）、指纹、子结构搜索、2D/3D生成、相似性、反应。对于标准工作流且需要更简单接口的情况，请使用datamol（RDKit的封装）。对于高级控制、自定义消毒和专门算法，请使用rdkit。技能agent-skills已收录
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rowanRowan 是一个云原生的分子建模和药物化学工作流平台，提供 Python API。适用于 pKa 和 macropKa 预测、构象异构体和互变异构体集合、对接和类似物对接、蛋白质-配体共折叠、MSA 生成、分子动力学、渗透性、描述符工作流，以及相关的小分子或蛋白质建模任务。非常适合程序化批量筛选、多步骤化学流程，以及原本需要维护本地 HPC/GPU 基础设施的工作流。技能agent-skills已收录
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spark-memory-thermal-ops管理NVIDIA DGX Spark上长时间运行的ML作业的统一内存和热状态。在规划GB10训练运行的内存余量、作业在统一内存上OOM、或监控数小时训练期间的温度和功率时使用。技能agent-skills已收录
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zarr-python用于云存储的分块N维数组（Zarr-Python 3）。压缩数组、并行I/O、通过fsspec访问S3/GCS，兼容NumPy/Dask/Xarray，适用于大规模科学计算流水线。技能agent-skills已收录
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bids在处理脑成像数据结构（BIDS）数据集时使用此技能：组织神经科学和生物医学数据（MRI、EEG、MEG、iEEG、PET、显微镜、NIRS、运动捕捉、EMG、MR波谱、行为学），查询BIDS布局，验证合规性，将DICOM转换为BIDS，编写元数据sidecar，或创建BIDS衍生数据。技能agent-skills已收录
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genomic-coordinates在基因组坐标约定之间转换区间，规范并比较变异表示，并在它们破坏分析之前检测组装或重叠群命名不匹配。每当坐标跨越格式、工具或组装边界时使用——在BED、GFF/GTF、VCF、SAM/BAM、WIG、PSL、genePred、Picard interval_list或区域字符串之间转换；协调0-based半开与1-based闭区间；左对齐或修剪插入缺失；检查两个变异记录是否描述相同的变化；将基因组位置映射到转录本、CDS或蛋白质位置；审计BED/GTF/VCF是否符合约定；或诊断GRCh37与hg19与GRCh38与T2T、chr前缀和liftover问题。触发词包括"off by one"、"0-based"、"1-based"、"half-open"、"coordinate system"、"left-align"、"normalize variant"、"bcftools norm"、"chr prefix"、"wrong genome build"、"liftover"、"REF mismatch"和"HGVS"。技能agent-skills已收录
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autoskill通过 screenpipe 观察用户的屏幕，检测重复的研究工作流，将其与现有的 scientific-agent-skills 进行匹配，并为尚未覆盖的模式起草新技能（或组合现有技能的编排配方）。当用户要求分析其近期工作并根据实际行为提出技能建议时使用。需要本地运行 screenpipe 守护进程（https://github.com/screenpipe/screenpipe）并监听 3030 端口——该技能没有其他数据源，如果 screenpipe 不可达将拒绝运行。所有检测均在本地进行；只有经过脱敏处理的聚类摘要才会发送给 LLM。技能agent-skills已收录
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treatment-plans在临床决策已由授权持照专业人员提供并验证后，格式化并结构化验证本地治疗计划文档。用于来源可追溯性、临床医生撰写的干预记录、目标和检查点、共同决策记录、交接协调和发布门控——而非用于临床决策。技能agent-skills已收录
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iso-standards-readiness准备并结构化审查ISO管理体系与实验室能力标准的就绪证据——ISO 13485医疗器械质量管理体系、ISO 14971器械风险管理、ISO/IEC 17025检测和校准实验室、ISO 15189医学实验室。用于组织声明范围、受控文件、风险管理文件、认可范围、可追溯性、CAPA、外部供应商控制或受限本地证据清单，并区分ISO认证与实验室认可、FDA QMSR检查、CLIA认证、MDSAP和EU MDR/IVDR证据边界。不用于法律适用性、合规性、认证或认可决定；不含条款文本。技能agent-skills已收录
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pathml使用 PathML 进行本地、仅限研究的计算病理学工作流：加载和切片幻灯片，构建预处理和质控流程，管理 h5path 数据，量化多重免疫组化图像，构建空间图，并规划有界模型推理。技能agent-skills已收录
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citation-management面向学术研究的综合引文管理。搜索OpenAlex、PubMed和Google Scholar以查找论文，提取准确的元数据，验证引文，并生成格式正确的BibTeX条目。当您需要查找论文、验证引文信息、将DOI转换为BibTeX或确保科学写作中的参考文献准确性时，应使用此技能。技能agent-skills已收录
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aeon此技能应用于时间序列机器学习任务，包括分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割和相似性搜索。当处理时间数据、序列模式或需要超越标准机器学习方法的专门算法的时间索引观测时使用。特别适用于单变量和多变量时间序列分析，并提供与scikit-learn兼容的API。技能agent-skills已收录
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pdf当用户想要对PDF文件进行任何操作时，使用此技能。这包括从PDF中读取或提取文本/表格，将多个PDF合并为一个，拆分PDF，旋转页面，添加水印，创建新的PDF，填写PDF表单，加密/解密PDF，提取图像，以及对扫描的PDF进行OCR使其可搜索。如果用户提到.pdf文件或要求生成一个，请使用此技能。技能agent-skills已收录
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timesfm-forecasting使用Google的TimesFM基础模型进行零样本时间序列预测。适用于任何单变量时间序列（销售、传感器、能源、生命体征、天气），无需训练自定义模型。支持CSV/DataFrame/数组输入，提供点预测和预测区间。包含预检系统检查脚本，首次使用前验证RAM/GPU。技能agent-skills已收录
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uncertainty-and-units使用 pint 和 uncertainties 跟踪物理单位并在科学计算中传播测量不确定度。用于单位转换和量纲检查、GUM 不确定度预算、A 类和 B 类评定、包含因子和扩展不确定度、蒙特卡洛传播、有效数字和正负号报告、通过曲线拟合的误差传播、CODATA 常数、审计 Python 代码中剥离单位或破坏不确定度传播的问题，以及使用无量纲数群（雷诺数、佩克莱数、达姆科勒数、克努森数、毕奥数、沃默斯利数）、特征尺度（如扩散时间或德拜长度）和观测数量级范围进行数量级合理性检查。触发条件为“这个数字物理上合理吗”、“检查这些单位”、“这个流动处于什么状态”，或结果偏离数量级。技能agent-skills已收录
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scvelo使用 scVelo 进行 RNA 速率分析。从未剪接/剪接 mRNA 动力学估计细胞状态转变，推断轨迹方向，计算潜在时间，并在单细胞 RNA-seq 数据中识别驱动基因。补充 Scanpy/scVI-tools 用于轨迹推断。技能agent-skills已收录
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scikit-bio生物数据工具包。用于微生物组分析的序列分析、比对、系统发育树、多样性指标（alpha/beta、UniFrac）、排序（PCoA）、PERMANOVA、FASTA/Newick 输入输出。技能agent-skills已收录
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waypoint-bio当使用Outpost Bio的开源微生物组基础模型时使用——Waypoint检查点（Waypoint-6m、Waypoint-45m、Waypoint-170m）、Atlas预训练语料库、Compass八任务基准，或来自`waypoint-bio`包的`waypoint` CLI。涵盖嵌入微生物组样本、在分类丰度数据上微调、在Compass上对检查点进行基准测试、在分类丰度配置文件上预训练GPT-2模型，以及将MetaPhlAn、Kraken2、QIIME 2或MGnify丰度表转换为waypoint格式。技能agent-skills已收录
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openpiv使用 OpenPIV 进行粒子图像测速（PIV）分析。当需要从 PIV 图像对中提取速度场、分析流体动力学或流动可视化实验、对 interrogation window 进行互相关、验证和替换错误的 PIV 矢量，或从测量的速度场计算涡量、应变率和湍流统计量时使用。技能agent-skills已收录
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molecular-dynamics使用OpenMM和MDAnalysis运行和分析分子动力学模拟。设置蛋白质/小分子系统，定义力场，运行能量最小化和生产MD，分析轨迹（RMSD、RMSF、接触图、自由能面）。适用于结构生物学、药物结合和生物物理学。技能agent-skills已收录
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hypothesis-generation制定有证据边界的科学问题、候选假设、竞争性解释、因果或关联性主张、判别性预测、测量以及可预注册的分析计划。当将观察或初步发现转化为透明、可检验的研究计划时使用，而不将假设视为事实。技能agent-skills已收录
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scikit-learn使用 scikit-learn 在 Python 中进行机器学习。适用于监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、模型评估、超参数调优、预处理或构建机器学习流水线。提供算法、预处理技术、流水线和最佳实践的全面参考文档。技能agent-skills已收录
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GreenLight - Plug-in Solar Law Registry美国插电式太阳能（阳台太阳能）法律注册表，每日UL 3700认证观察。MCP 服务mcp端点可用
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markdown-mermaid-writing全面的 Markdown 和 Mermaid 图表编写技能。在创建任何科学文档、报告、分析或可视化时使用。将基于文本的图表确立为默认文档标准，包含完整样式指南（Markdown + Mermaid）、24 种图表类型参考和 9 种文档模板。技能agent-skills已收录
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neurokit2使用 NeuroKit2 构建或审计可复现的生理时间序列预处理、事件/区间分析、多模态对齐、变异性和复杂性研究流程。当代码导入 neurokit2 或需要其当前 API、模式和方法感知验证时触发——不用于诊断或设备验证。技能agent-skills已收录
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scientific-writing起草、修订和审计科学手稿或报告，具有明确的证据来源、报告指南覆盖、作者责任、保密控制和本地一致性检查。当科学准确性和可追溯性重要时，用于手稿章节、参考文献、声明、表格、图表或投稿准备。技能agent-skills已收录
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analytical-method-validation规划、执行并记录分析方法的验证、确认和转移，遵循ICH Q2(R2)和Q14、USP <1220>/<1225>/<1226>、ICH M10生物分析、CLSI EP或ISO/IEC 17025等管理框架。适用于HPLC、LC-MS/MS、GC、CE、ICP-MS、溶出度、qNMR、qPCR、NIR以及配体结合或细胞学检测，只要问题是方法是否适合其预期用途。触发词包括“方法验证”、“分析方法验证”、“AMV”、“验证方案”、“接受标准”、“线性”、“报告范围”、“准确度和精密度”、“重复性”、“中间精密度”、“回收率”、“LOD”、“LOQ”、“检测限”、“定量限”、“专属性”、“耐用性”、“方法转移”、“方法比较”、“Deming”、“Passing-Bablok”、“Bland-Altman”、“等效性检验”、“OOS调查”、“ICH Q2”、“Q2(R2)”、“Q14”、“USP 1225”、“ICH M10”、“生物分析中的已测样品再分析”、“ISR”、“CLSI EP”，以及任何要求证明检测有效性的请求。技能agent-skills已收录
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scvi-tools用于单细胞组学的深度生成模型。当您需要概率批次校正（scVI）、迁移学习、带不确定性的差异表达或多模态整合（TOTALVI、MultiVI）时使用。最适合高级建模、批次效应、多模态数据。对于标准分析流程，请使用 scanpy。技能agent-skills已收录
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scholar-evaluation提供以定性为先、证据可追踪的学术作品发展性评审，并可对低风险研究评估量规进行审计，附带可选的本地质量控制。切勿用于人员排名或具有重大影响的决策。技能agent-skills已收录
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gtars使用Gtars进行局部基因组区间模型和集合代数、重叠与计数、共识与覆盖度、分词、片段处理，以及跨Python、Rust和CLI的refget/BEDbase规划。技能agent-skills已收录
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pytdc通过PyTDC Python包使用Therapeutics Data Commons，用于注册表发现、已批准数据集访问、任务感知分割、评估指标、基准组和有界分子预言机工作流。技能agent-skills已收录
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benchling-integrationBenchling Python SDK 和 REST API 集成，用于注册表实体、库存、ELN 条目、工作流、Benchling Apps 和数据仓库查询。在自动化实验室数据时使用 benchling-sdk 或 v2 API。技能agent-skills已收录
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scientific-visualization创建并审计真实、可访问、可发表的科学图表，使用 Matplotlib、Seaborn 或 Plotly。用于图形设计、多面板布局、不确定性和缺失数据展示、颜色/对比度审查、图像元数据验证以及期刊导出规划。技能agent-skills已收录
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torch-geometricPyTorch Geometric (PyG) 用于图神经网络——节点/边/图分类、消息传递（GCN、GAT、GraphSAGE、GIN）、异构图、邻居采样和自定义数据集。当使用 torch_geometric 时使用，不适用于一般的 NetworkX 分析或非图 PyTorch 模型。技能agent-skills已收录
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pyzotero使用 pyzotero Python 客户端与 Zotero 参考文献管理库交互。通过 Zotero Web API v3 检索、创建、更新和删除条目、集合、标签及附件。当需要以编程方式处理 Zotero 库、管理参考文献、导出引文、搜索库内容、上传 PDF 附件或构建集成 Zotero 的研究自动化工作流时，可使用此技能。技能agent-skills已收录
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gget快速的CLI/Python查询，支持20多个生物信息学数据库。用于快速查找：基因信息、BLAST/BLAT、病毒序列下载、AlphaFold结构、富集分析、OpenTargets、COSMIC、CELLxGENE以及8cube小鼠特异性/表达数据。最适合交互式探索和简单查询。对于批量处理或高级BLAST，请使用biopython；对于多数据库Python工作流，请使用bioservices。技能agent-skills已收录
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stable-baselines3生产就绪的强化学习算法（PPO、SAC、DQN、TD3、DDPG、A2C），具有类似 scikit-learn 的 API。用于标准 RL 实验、快速原型设计和文档完善的算法实现。最适合使用 Gymnasium 环境的单智能体 RL。对于高性能并行训练、多智能体系统或自定义向量化环境，请改用 pufferlib。技能agent-skills已收录
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pkpd-modeling药代动力学和药效学建模与模拟——非房室分析、房室和群体PK、PK/PD和暴露-反应、TMDD、PBPK方向、生物等效性、异速缩放和首次人体剂量、药物相互作用预测以及贝叶斯治疗药物监测。当分析浓度-时间数据、推导暴露指标、拟合PK或PD模型或评估给药方案时使用。触发词包括“药代动力学”、“药效学”、“PK/PD”、“NCA”、“非房室”、“AUC”、“Cmax”、“lambda z”、“半衰期”、“清除率”、“分布容积”、“房室模型”、“群体PK”、“popPK”、“NONMEM”、“nlmixr2”、“Pharmpy”、“Monolix”、“暴露-反应”、“Emax”、“EC50”、“间接反应”、“效应室”、“TMDD”、“PBPK”、“生物等效性”、“RSABE”、“ABEL”、“异速缩放”、“首次人体”、“MABEL”、“药物-药物相互作用”、“DDI”、“ICH M12”、“浓度-QTc”、“治疗药物监测”、“MIPD”和“给药方案”。技能agent-skills已收录
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hugging-science当用户在生物学、化学、物理学、天文学、气候学、基因组学、材料科学、医学、生态学、能源、工程学、数学、药物发现、蛋白质设计、天气建模、定理证明、单细胞或偏微分方程求解等科学领域进行AI/ML工作时使用。Hugging Science是一个精选的科学数据集、模型、博客文章和交互式Spaces目录。此技能有助于通过`datasets`、`transformers`、HF推理API、`gradio_client`和方法论引用发现和使用资源。技能agent-skills已收录
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umap-learn使用UMAP-learn进行非线性降维、2D/3D嵌入、聚类预处理、监督或半监督UMAP、DensMAP、AlignedUMAP和参数化UMAP工作流。技能agent-skills已收录
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torchdrug构建并排查 TorchDrug 0.2.1 工作流，涵盖分子图、性质预测、自监督预训练、分子生成、逆合成、蛋白质表示学习和知识图谱推理。当代码导入 torchdrug 或需要其数据集、模型、任务或 Engine 时使用。技能agent-skills已收录
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pyopenms完整的质谱分析平台。用于蛋白质组学和代谢组学工作流程——特征检测、肽段/蛋白质鉴定、无标记和等压定量、加合物/精确质量注释以及复杂的LC-MS/MS流程。支持多种文件格式和算法。对于简单的谱图比较和小分子库匹配，请使用matchms。技能agent-skills已收录
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etetoolkit使用ETE 4分析、操作、比较、注释和可视化系统发育或其他层次树。用于Newick/Nexus树的输入输出、拓扑编辑和模式匹配、Robinson-Foulds比较、基因树进化事件和协调、NCBI/GTDB分类学、SmartView探索和出版渲染。不要用它从原始序列推断树；先比对序列并推断树。技能agent-skills已收录
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relsa-severity-assessment使用RELSA（相对严重程度评估）评分和基于ARIMA的foRcast预测，对实验动物研究进行多变量严重程度评估和人道终点预测。当需要将福利读数——体重或体重减轻、体温、临床或筑巢评分、生物标志物、活动、心率、挖洞、跑轮——合并为每只动物每天的单一严重程度评分时，当询问哪些动物有达到人道终点的风险或何时会达到时，当通过核密度估计在严重程度量表上定义关注/危险区域或阈值时，或在3Rs、细化、动物福利或欧盟指令2010/63/EU严重程度评估背景下报告严重程度时使用。涵盖方向性（"翻转"变量）、基线归一化、参考集、RELSA权重、ARIMA预测区间以及RMSE/PICP/MPIW评估。技能agent-skills已收录
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geniml使用 Geniml 进行经审计的本地基因组区间工作流：验证 BED 和 universe 契约，规划 Region2Vec 或 scEmbed 运行，检查模型/分词器兼容性，并评估共识 universe。技能agent-skills已收录
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