Skills

N

nextjs-supabase

rebyteai-template / rebyte-skills

使用 Supabase 后端的 Next.js 全栈应用。

O

oma-backend

first-fluke / oh-my-agent

实现服务端 API、身份验证以及应用数据访问。

O

opentargets-database

leonchaox / qinyan-academic-skills

查询 Open Targets Platform，获取靶点与疾病关联、药物靶点发现、成药性／安全性数据、遗传学／组学证据和已知药物，用于识别治疗靶点

O

openviking-context-database

volcengine / openviking

通过 @openviking/openclaw-plugin 从 OpenClaw 使用 OpenViking：长期记忆、会话归档、资源与 Agent Skill 导入、语义召回、召回轨迹调试，以及外部化工具结果恢复。当用户希望从 OpenClaw Agent 使用、查询、调试或操作 OpenViking 上下文时，优先使用此技能。首次安装插件时，请改用 install-openviking-memory 技能。

O

optimize-database

furqanistic / aura-skills

对 SQL、NoSQL、键值、缓存、搜索和托管数据库系统执行完整的数据库健康、正确性、性能、可靠性和可扩展性审计。检测现有数据库和查询层，然后检查索引、查询计划、模式、约束、关系、事务、锁、分页、连接池、缓存、迁移、备份、可观测性、安全、保留策略、复制、分区和容量。适用于诊断慢查询、审查整个数据层、为增长做准备、降低数据库成本或安全地优化生产工作负载。

P

pathml

leonchaox / qinyan-academic-skills

功能齐全的计算病理学工具包。用于高级 WSI 分析，包括多重免疫荧光（CODEX、Vectra）、细胞核分割、组织图构建以及在病理数据上训练 ML 模型。支持 160 多种玻片格式。从 H&E 玻片进行简单图块提取时，histolab 可能更简单。

P

pdb-database

leonchaox / qinyan-academic-skills

访问 RCSB PDB，获取 3D 蛋白质／核酸结构。按文本、序列或结构搜索，下载坐标（PDB/mmCIF），并检索元数据，用于结构生物学和药物发现。

P

pennylane

leonchaox / qinyan-academic-skills

硬件无关的量子 ML 框架，支持自动微分。当通过梯度训练量子电路、构建混合量子-经典模型，或需要跨 IBM/Google/Rigetti/IonQ 的设备可移植性时使用。最适合变分算法（VQE、QAOA）、量子神经网络以及与 PyTorch/JAX/TensorFlow 的集成。硬件特定的优化请使用 qiskit（IBM）或 cirq（Google）；开放量子系统请使用 qutip。

P

performance-tracking

gtmagents / gtm-agents

在为进行中的活动建立衡量框架、仪表板和优化节奏时使用。

P

phylogenetics

leonchaox / qinyan-academic-skills

使用 MAFFT（多序列比对）、IQ-TREE 2（最大似然）和 FastTree（快速 NJ/ML）构建并分析系统发育树。用 ETE3 或 FigTree 可视化。用于进化分析、微生物基因组学、病毒系统动力学、蛋白质家族分析以及分子钟研究。

P

plannotate-plasmid-annotation

jaechang-hits / sciagent-skills

通过 BLAST 比对精选数据库（Addgene、fpbase、SnapGene）自动注释质粒特征（启动子、终止子、抗性、复制起点、标签、荧光蛋白）。输入 FASTA 或原始序列；输出带注释的 GenBank、交互式 HTML 图谱、CSV 表格。支持环状拓扑。可用于验证合成构建体、准备 Addgene 提交、分享图谱或批量注释克隆文库。

P

pocketbase

ikumasudo / pocketbase-skill

通过 REST API 和 Go 包模式操作 PocketBase 后端的技能。提供集合 CRUD、记录 CRUD、超级用户/用户认证、备份与恢复、迁移文件生成（JS 和 Go）、Go 钩子、自定义路由，以及 API 规则、关系和安全模式的设计指导。适用于与 PocketBase、pb_migrations、集合管理、记录操作、Go 框架嵌入和后端设计相关的请求。

P

polars

leonchaox / qinyan-academic-skills

面向可放入内存的数据集的快速内存 DataFrame 库。当 pandas 太慢但数据仍能放入内存时使用。惰性求值、并行执行、Apache Arrow 后端。最适合 1-100GB 数据集、ETL 流程、更快的 pandas 替代品。超出内存的数据请使用 dask 或 vaex。

P

posthog-automation

composiohq / awesome-claude-skills

通过 Rube MCP（Composio）自动化 PostHog 任务：事件、功能开关、项目、用户画像、注释。务必先搜索工具以获取最新 schema。

P

powerbi-authoring-cli

microsoft / skills-for-fabric

通过 `az rest` 命令行针对 Fabric 和 Power BI REST API，在 Microsoft Fabric 工作区中创建、管理和部署 Power BI 语义模型。适用于用户想要：(1) 从 TMDL 定义文件创建语义模型，(2) 获取或下载语义模型定义，(3) 用修改后的 TMDL 更新语义模型定义，(4) 触发或管理数据集刷新操作，(5) 配置数据源、参数或权限，(6) 在流水线阶段之间部署语义模型。涵盖 Fabric Items API（CRUD）与 Power BI Datasets API（刷新、数据源、权限）。只读 DAX 查询请使用 `powerbi-consumption-cli`。细粒度建模变更请转至 `powerbi-modeling-mcp`。触发词："create semantic model"、"upload TMDL"、"download semantic model TMDL"、"refresh dataset"、"semantic model deployment pipeline"、"dataset permissions"、"list dataset users"、"semantic model authoring"。

P

product-analytics-and-measurement

magnus919 / agent-skills

通过指标树、事件/埋点计划、埋点 QA 和度量治理，为产品成果定义可观测、受治理的证据。适用于定义产品指标、设计埋点计划、构建事件分类体系、运行产品漏斗或同期群分析、建立仪表盘契约，或审计埋点质量。请勿用于统计推断或实验设计（交由 data-scientist）、数据管道实现（交由 data-engineering）、数据架构决策（交由 data-architect）、可观测性或基础设施监控（交由 site-reliability-engineering），或一般商业智能与仪表盘构建（交由 BI 工具）。

P

pubchem-database

leonchaox / qinyan-academic-skills

通过 PUG-REST API/PubChemPy 查询 PubChem（超过 1.1 亿种化合物）。按名称/CID/SMILES 搜索、获取属性、进行相似性／子结构搜索和生物活性查询，用于化学信息学。

P

pydeseq2

leonchaox / qinyan-academic-skills

差异基因表达分析（Python DESeq2）。基于 bulk RNA-seq 计数识别差异表达基因，进行 Wald 检验、FDR 校正及火山图/MA 图绘制，用于 RNA-seq 分析。

P

pydicom

leonchaox / qinyan-academic-skills

用于处理 DICOM（医学数字成像和通信）文件的 Python 库。在读取、写入或修改 DICOM 格式的医学成像数据，从医学图像（CT、MRI、X 射线、超声）中提取像素数据，匿名化 DICOM 文件，处理 DICOM 元数据和标签，将 DICOM 图像转换为其他格式，处理压缩的 DICOM 数据或处理医学成像数据集时使用。适用于涉及医学图像分析、PACS 系统、放射学工作流和医疗成像应用的任务。

P

pymc

leonchaox / qinyan-academic-skills

使用 PyMC 进行贝叶斯建模。构建分层模型、MCMC（NUTS）、变分推断、LOO/WAIC 比较和后验检查，适用于概率编程和推断。

P

pymoo

leonchaox / qinyan-academic-skills

多目标优化框架。支持 NSGA-II、NSGA-III、MOEA/D、Pareto 前沿、约束处理和基准测试（ZDT、DTLZ），适用于工程设计与优化问题。

P

pyopenms

leonchaox / qinyan-academic-skills

完整的质谱分析平台。用于蛋白质组学工作流的特征检测、肽段鉴定、蛋白质定量以及复杂的 LC-MS/MS 流程。支持大量文件格式和算法。最适合蛋白质组学、全面的 MS 数据处理。简单的谱图比较和代谢物鉴定请使用 matchms。

P

pysam

leonchaox / qinyan-academic-skills

基因组文件工具包。读取/写入 SAM/BAM/CRAM 比对文件、VCF/BCF 变异文件和 FASTA/FASTQ 序列，提取区域并计算覆盖度，用于 NGS 数据处理流水线。

P

pytdc

leonchaox / qinyan-academic-skills

Therapeutics Data Commons。面向治疗领域机器学习和药理学预测的 AI 就绪型药物发现数据集（ADME、毒性、DTI）、基准、骨架划分和分子预言机。

P

pytorch-lightning

leonchaox / qinyan-academic-skills

深度学习框架（PyTorch Lightning）。将 PyTorch 代码组织为 LightningModule，为多 GPU/TPU 配置 Trainer，实现数据流程、回调、日志记录（W&B、TensorBoard）、分布式训练（DDP、FSDP、DeepSpeed），以实现可扩展的神经网络训练。

当出现 "RAG"、"retrieval augmented generation"、"LangChain"、"LlamaIndex"、"sentence transformers"、"embeddings"、"document QA"、"chatbot with documents"、"semantic search" 时使用

R

rag-implementation

giuseppe-trisciuoglio / developer-kit

使用向量数据库和语义搜索为 AI 应用构建检索增强生成（RAG）系统。在实现基于知识依据的 AI、构建文档问答系统或将大模型与外部知识库集成时使用。

R

rdkit

leonchaox / qinyan-academic-skills

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、相似性计算和反应。标准工作流若需要更简单的界面，请使用 datamol（RDKit 的封装）。高级控制、自定义规范化和专用算法请使用 rdkit。

R

reactome-database

leonchaox / qinyan-academic-skills

查询 Reactome REST API，用于通路分析、富集分析、基因-通路映射、疾病通路、分子相互作用和表达分析，适用于系统生物学研究。

S

scikit-bio

jaechang-hits / sciagent-skills

面向生物学的 Python 库：序列操作（DNA/RNA/蛋白质）、成对/多序列比对、系统发育树（NJ、UPGMA）、多样性（Shannon、Faith PD、Bray-Curtis、UniFrac）、排序分析（PCoA、CCA、RDA）、统计（PERMANOVA、ANOSIM、Mantel）、文件 I/O（FASTA、FASTQ、Newick、BIOM）。用于微生物组、群落生态学或系统发育学。

S

scikit-survival

leonchaox / qinyan-academic-skills

使用 scikit-survival 在 Python 中进行生存分析和事件发生时间建模的综合工具包。适用于处理删失生存数据、进行事件发生时间分析、拟合 Cox 模型、随机生存森林、梯度提升模型或生存 SVM，使用一致性指数或 Brier 分数评估生存预测、处理竞争风险，或使用 scikit-survival 库实现任何生存分析工作流。

S

score

hainrixz / claude-db

从 findings JSON 重新计算并显示两项数据库评分（Design & Integrity + Performance & Scale），无需重新审计。用于在审计后重新显示或刷新评分、使用不同的 paradigm profile 重新评分，或对已保存的 findings 文件评分。

S

scvelo

leonchaox / qinyan-academic-skills

使用 scVelo 进行 RNA 速率分析。从未剪接/已剪接 mRNA 动态估计细胞状态转换，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。与 Scanpy/scVI-tools 互补，用于轨迹推断。

S

scvi-tools

leonchaox / qinyan-academic-skills

用于单细胞组学的深度生成模型。当你需要概率性批次校正（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。标准分析流程请使用 scanpy。

S

seaborn

leonchaox / qinyan-academic-skills

与 pandas 集成的统计可视化。用于借助美观的默认设置快速探索分布、关系和分类比较。最适合箱线图、小提琴图、成对图、热图。基于 matplotlib 构建。交互式图请使用 plotly；出版级样式请使用 scientific-visualization。

S

segyio

steadfastasart / geoscience-skills

读取、写入和操作 SEG-Y 地震数据文件。快速的 C 库，带 Python 绑定，可访问道、头段、inline 和 crossline。当 Agent 需要以下操作时使用：(1) 读取/检查 SEG-Y 文件，(2) 提取道数据或头段，(3) 按 inline/crossline 访问 3D 测量数据，(4) 从数组创建新的 SEG-Y 文件，(5) 修改已有 SEG-Y 文件，(6) 提取地震数据子集，(7) 读写 Seismic Unix 格式。

S

shap

leonchaox / qinyan-academic-skills

使用 SHAP（SHapley Additive exPlanations）实现模型可解释性与说明能力。适用于解释机器学习模型预测、计算特征重要性、生成 SHAP 图（瀑布图、蜂群图、条形图、散点图、力图、热力图）、调试模型、分析模型偏差或公平性、比较模型，或实现可解释 AI。支持基于树的模型（XGBoost、LightGBM、Random Forest）、深度学习（TensorFlow、PyTorch）、线性模型以及任何黑盒模型。

S

sigma

membranedev / application-skills

Sigma 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户希望与 Sigma 数据交互时使用。

S

signal-scoring

gtmagents / gtm-agents

用于设计带衰减、加权的复合意图评分模型，

S

simpy

leonchaox / qinyan-academic-skills

基于 Python 的进程型离散事件仿真框架。构建包含进程、队列、资源和基于时间的事件的系统仿真时使用，例如制造系统、服务运营、网络流量、物流，或任何实体随时间与共享资源交互的系统。

S

single-cell-downstream-analysis

omicverse / omicverse

OmicVerse 中的 AUCell 通路打分、metacell DEG、scDrug 响应、SCENIC regulon、cNMF program 与 NOCD 社区检测。

S

sklearn-explainability

tondevrel / scientific-agent-skills

面向 scikit-learn 的高级子技能，聚焦模型可解释性、特征重要性和诊断工具。涵盖使用内置检验工具以及 SHAP/LIME 集成的全局和局部解释。

S

snowflake-cortex-ai

mindrally / skills

Snowflake Cortex AI 函数（AI_COMPLETE、AI_CLASSIFY、AI_EXTRACT、AI_FILTER 等）和 Cortex Search 的参考，用于完全在 Snowflake 内部构建 RAG 应用。适用于编写调用大模型的 SQL、对文本进行分类或抽取结构化数据、构建自然语言 WHERE 过滤条件，或设置混合向量 + 关键词搜索以进行检索增强生成。

S

spatial-statistics

muend / geoai-skills

在检验地理模式是否存在聚集、热点、依赖或解释性回归之前始终调用，即使只是被提议用聚合或普通 OLS 作为常规做法。涵盖 Moran's I、LISA、Getis-Ord Gi*、权重、针对区域/网格的 MAUP 与尺度敏感性、残差依赖，以及空间滞后/误差/GWR/MGWR 模型。预测评估使用 ML 标准，稀疏采样的连续表面使用地统计学。

S

stable-baselines3

leonchaox / qinyan-academic-skills

生产可用的强化学习算法（PPO、SAC、DQN、TD3、DDPG、A2C），提供类似 scikit-learn 的 API。适用于标准 RL 实验、快速原型开发以及文档完善的算法实现。最适合配合 Gymnasium 环境进行单 Agent RL。若需高性能并行训练、多 Agent 系统或自定义向量化环境，请改用 pufferlib。

S

stack-detect

hainrixz / claude-db

通过封装 scripts/detect-stack.mjs 检测项目的数据库技术栈——范式、引擎、ORM、平台，以及权威的 source_of_truth。输出 stacks 数组，以及路由信息（每个技术栈驱动哪个范式配置和模块集合）和 source_of_truth 优先级。绝不猜测引擎；空结果会路由到 /claude-db:start。由 db-orchestrator 调用（阶段 1）；通常不直接调用。

S

string-database

leonchaox / qinyan-academic-skills

查询 STRING API，获取蛋白质-蛋白质相互作用数据（5900 万种蛋白质、200 亿次相互作用）。用于网络分析、GO/KEGG 富集、相互作用发现，覆盖 5000 多个物种，适用于系统生物学。

T

text-analyst

nealcaren / social-data-analysis

使用 R 或 Python 进行社会学研究的计算文本分析。引导你完成主题模型、情感分析、分类和嵌入，并进行系统验证。支持传统方法（LDA、STM）和神经网络方法（BERT、BERTopic）。

T

tiledbvcf

leonchaox / qinyan-academic-skills

使用 TileDB 高效存储和检索基因组变异数据。支持可扩展的 VCF/BCF 导入、增量添加样本、压缩存储、并行查询以及面向群体基因组学的导出功能。

T

timesfm-forecasting

leonchaox / qinyan-academic-skills

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。包含一个预检系统检查脚本，可在首次使用前验证 RAM/GPU。

T

tinybird-deploy

pollinations / pollinations

使用 Tinybird Forward CLI 为 enter.pollinations.ai 可观测性部署 Tinybird pipe 和 datasource。

T

torch-geometric

leonchaox / qinyan-academic-skills

图神经网络（PyG）。用于几何深度学习的节点/图分类、链接预测、GCN、GAT、GraphSAGE、异构图和分子属性预测。

U

usfiscaldata

leonchaox / qinyan-academic-skills

查询美国财政部 Fiscal Data API，获取联邦财政数据，包括国债、政府支出、收入、利率、汇率和储蓄债券。可访问 54 个数据集和 182 张数据表，无需 API key。适用于处理美国联邦财政数据、国债追踪（Debt to the Penny）、Daily Treasury Statements、Monthly Treasury Statements、国债拍卖、国债利率、外汇汇率、储蓄债券或任何美国政府财政统计数据。

U

uspto-database

leonchaox / qinyan-academic-skills

访问 USPTO API，进行专利/商标搜索、查询审查历史（PEDS）、权利转让、引文、审查意见和 TSDR，用于知识产权分析和现有技术检索。

V

vaex

leonchaox / qinyan-academic-skills

使用此技能处理和分析超出可用 RAM 的大型表格数据集（数十亿行）。Vaex 擅长外存 DataFrame 操作、惰性求值、快速聚合、大数据的高效可视化以及大型数据集上的机器学习。当用户需要处理大型 CSV/HDF5/Arrow/Parquet 文件、对海量数据集执行快速统计、创建大数据可视化或构建无法放入内存的 ML 流水线时适用。

V

vapi

gracebotly / flowetic-app

Vapi 语音 AI 事件的映射指南。涵盖通话指标、助手表现、成本跟踪和转写处理。适用于任何与 Vapi 相关的仪表板生成或编辑任务。

W

web-content-fetcher

shino369 / claude-code-personal-workspace

从 URL 抓取并解析网页内容的专家指导，涵盖各种内容大小、JavaScript 渲染的网站，以及绕过工具限制的方法。当抓取文章、文档、社交媒体帖子或任何用于翻译、分析或归档的网页内容时使用。

用于从网页获取和提取数据的网页抓取工具

W

wufoo

membranedev / application-skills

Wufoo 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户希望与 Wufoo 数据交互时使用。

X

xlsx

partme-ai / full-stack-skills

全面的电子表格创建、编辑与分析，支持公式、格式、数据分析和可视化。当 Claude 需要处理电子表格（.xlsx、.xlsm、.csv、.tsv 等）以完成以下工作时：(1) 创建带公式和格式的新表格，(2) 读取或分析数据，(3) 在保留公式的前提下修改现有表格，(4) 在表格中进行数据分析和可视化，(5) 重新计算公式