Agent Skills Hub

exa

基于 Exa AI 的神经网络搜索与代码上下文检索。适用于技术文档查询、代码示例搜索、研究报告及企业信息搜集。

data-visualization

使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 创建专业数据可视化。包含图表选择指南、设计原则、无障碍标准及出版级图表的代码模板。

pysam

基因组文件处理工具套件。支持读写 SAM/BAM/CRAM 比对文件、VCF/BCF 变异位点与 FASTA/FASTQ 序列，通过 Python 接口与 htslib 集成，适用于 NGS 数据分析流程。

ml-pipeline-workflow

构建并编排从数据准备、模型训练、验证到自动化部署的端到端 MLOps 管线。

paper-plan

根据研究叙述、实验数据与审稿结论，自动生成结构化的学术论文大纲。

data-storytelling

将原始数据转化为引人入胜的叙事，运用可视化策略、叙事框架与说服性结构，协助分析师进行高管汇报与数据决策。

scikit-learn

使用 scikit-learn 进行经典机器学习。适用于分类、回归、聚类、降维、数据预处理、模型评估，以及构建 Python 机器学习流程。

scientific-visualization

用于生成符合出版要求的科学图表、多面板布局及期刊格式的元技能，支持 matplotlib、seaborn 及 plotly。

data-viz-plots

使用 matplotlib 和 seaborn 建立可发表等级的图表与可视化，并可在任何 LLM 环境下本地运行。