Agent Skills Hub

exa

基於 Exa AI 的神經網絡搜尋與程式碼上下文檢索。適用於技術文件查詢、程式碼範例搜尋、研究報告及企業資訊搜集。

data-visualization

使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 創建專業數據可視化。包含圖表選擇指南、設計原則、無障礙標準及出版級圖表的代碼模板。

pysam

基因組檔案處理工具套件。支援讀寫 SAM/BAM/CRAM 比對檔案、VCF/BCF 變異位點與 FASTA/FASTQ 序列，透過 Python 介面與 htslib 整合，適用於 NGS 資料分析流程。

ml-pipeline-workflow

建構並協調從資料準備、模型訓練、驗證到自動化部署的端到端 MLOps 管線。

paper-plan

根據研究敘述、實驗數據與審稿結論，自動生成結構化的學術論文大綱。

data-storytelling

將原始數據轉化為引人入勝的敘事，運用視覺化策略、敘事框架與說服性結構，協助分析師進行高階報告與數據決策。

scikit-learn

使用 scikit-learn 進行經典機器學習。適用於分類、迴歸、分群、降維、資料預處理、模型評估，以及構建 Python 機器學習流程。

scientific-visualization

用於生成符合出版要求的科學圖表、多面板佈局及期刊格式之元技能，支援 matplotlib、seaborn 及 plotly。

data-viz-plots

使用 matplotlib 和 seaborn 建立可發表等級的圖表與視覺化，並可在任何 LLM 環境下本地運行。