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scarches-complete
scArches 单细胞深度学习参考图谱框架 - 100%覆盖文档（26个HTML文件，包含完整API、教程、模型训练、多模态整合）
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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scienceworld-room-teleporter
将代理传送到ScienceWorld环境中的指定房间。当任务的目标对象或位置已知在不同的房间时，使用此技能可以实现高效导航。它以目标房间名称作为输入，并输出成功的传送观察结果。
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scienceworld-process-monitor
该技能观察处于活动状态的装置及其内容物的状态以跟踪进度。它应该在加热或反应过程中定期触发，以检查状态变化（例如，从固态到液态）。该技能对装置和物质使用'查看'或'检查'动作。
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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。在处理时间数据、序列模式或需要超出标准ML方法的专业算法的时间索引观察时使用。特别适合使用与scikit-learn兼容的API进行单变量和多变量时间序列分析。
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diffdock
基于扩散的分子对接。从PDB/SMILES预测蛋白质-配体结合姿态、置信度分数、虚拟筛选，用于基于结构的药物设计。不适用于亲和力预测。
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drugbank-database
从DrugBank数据库访问和分析全面的药物信息，包括药物属性、相互作用、靶点、通路、化学结构和药理学数据。此技能应在处理药物数据、药物发现研究、药理学研究、药物-药物相互作用分析、靶点识别、化学相似性搜索、ADMET预测或任何需要来自DrugBank的详细药物和药物靶点信息的任务时使用。
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hmdb-database
访问人类代谢组数据库（包含220,000多种代谢物）。通过名称/ID/结构进行搜索，获取化学性质、生物标志物数据、NMR/MS谱图、通路等信息，用于代谢组学研究和鉴定。
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molfeat
用于机器学习的分子特征化（100多种特征化方法）。ECFP、MACCS、描述符、预训练模型（如ChemBERTa），将SMILES转换为特征，适用于QSAR和分子机器学习。
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schema-mechanism
德雷舍尔的因果学习计算理论
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scienceworld-object-focuser
这项技能选择并专注于特定对象，以表示任务意图或为操作该对象做准备。它是在识别出符合任务标准的目标对象（例如，生物）后触发的。该技能使用'focus on OBJ'动作，并将对象名称作为输入，在执行如移动或在scienceWorld任务中使用对象等操作之前通常需要这样做。
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scienceworld-process-pauser
这项技能在任务执行过程中引入了有意的暂停。当代理需要考虑下一步、评估中间结果或等待进程完成时，应触发此技能。该技能使用'wait1'或'wait'动作暂时停止活动，以防止在复杂的实验程序中仓促做出决定。
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clinical-decision-support
生成适用于制药和临床研究环境的专业临床决策支持（CDS）文档，包括患者队列分析（基于生物标志物分层并附有结果）和治疗建议报告（基于证据的指南与决策算法）。支持GRADE证据分级、统计分析（风险比、生存曲线、瀑布图）、生物标志物整合以及法规遵从性。输出针对药物开发、临床研究及证据综合优化后的可发表LaTeX/PDF格式文件。
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denario
用于科学研究辅助的多智能体AI系统，能够从数据分析到论文发表全程自动化研究工作流程。当需要从数据集中生成研究思路、开发研究方法、执行计算实验、进行文献搜索或生成可用于发表的LaTeX格式论文时，应使用此技能。支持端到端的研究流程，并可自定义代理协调。
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geniml
此技能应在处理基因组区间数据（BED文件）进行机器学习任务时使用。可用于训练区域嵌入（Region2Vec，BEDspace），单细胞ATAC-seq分析（scEmbed），构建共识峰（universes），或任何基于机器学习的基因组区域分析。适用于BED文件集合、scATAC-seq数据、染色质可及性数据集以及基于区域的基因组特征学习。
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hypogenic
自动化的LLM驱动的假设生成和测试，适用于表格数据集。当您想要系统地探索关于实证数据中的模式的假设时使用（例如，欺骗检测、内容分析）。结合文献见解与数据驱动的假设检验。对于手动假设制定，请使用hypothesis-generation；对于创意构思，请使用scientific-brainstorming。
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neurokit2
全面的生物信号处理工具包，用于分析包括心电图、脑电图、皮肤电反应、呼吸模式、光电容积脉搏波、肌电图和眼电图在内的生理数据。在处理心血管信号、大脑活动、皮肤电反应、呼吸模式、肌肉活动或眼球运动时使用此技能。适用于心率变异性分析、事件相关电位、复杂度测量、自主神经系统评估、心理生理学研究以及多模态生理信号集成。
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scienceworld-living-entity-identifier
分析房间观察结果，以识别列出的物体中可能存在的生物（例如：蛋、植物、动物）。处理观察文本，根据领域知识标记出潜在的生物项，并输出一个集中目标供后续行动使用。
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scienceworld-target-locator
这项技能根据领域知识和环境线索确定目标对象最可能的位置。当代理需要找到特定物品（如动物）但该物品不在当前房间时触发此技能。它会分析环境描述并建议传送到哪个房间进行进一步调查。
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scienceworld-tool-user
使用库存中的工具对目标对象或位置进行特定的环境互动，如挖掘或切割。当任务需要修改环境或操作材料时激活此技能，比如使用铲子挖土。它将工具和目标作为输入，并输出互动结果，从而推动物理任务的进展。
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deepchem
使用多种特征化工具和预构建数据集的分子机器学习。当您需要广泛的特征化选项和MoleculeNet基准测试时，可用于属性预测（ADMET、毒性）的传统机器学习或图神经网络。最适合快速实验预训练模型和多样化的分子表示。对于优先考虑图的PyTorch工作流程，请使用torchdrug；对于基准数据集，请使用pytdc。
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deepchem
使用多种特征化工具和预构建数据集的分子机器学习。当你需要广泛的特征化选项和MoleculeNet基准测试时，可以用于属性预测（ADMET, 毒性）的传统机器学习或图神经网络。最适合快速实验预训练模型、多样化的分子表示。对于优先考虑图的PyTorch工作流程，请使用torchdrug；对于基准数据集，请使用pytdc。
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hmdb-database
访问人类代谢组数据库（包含220,000多种代谢物）。通过名称/ID/结构进行搜索，获取化学性质、生物标志物数据、NMR/MS光谱、通路等信息，用于代谢组学研究和鉴定。
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matchms
用于代谢组学的光谱相似性和化合物鉴定。用于比较质谱、计算相似性分数（余弦、修正余弦），并从光谱库中识别未知化合物。最适合于代谢物鉴定、光谱匹配和库搜索。对于完整的LC-MS/MS蛋白质组学流程，请使用pyopenms。
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neuropixels-analysis
神经像素神经记录分析。加载SpikeGLX/OpenEphys数据，进行预处理、运动校正、Kilosort4尖峰分类、质量度量、Allen/IBL管理以及AI辅助视觉分析，适用于Neuropixels 1.0/2.0细胞外电生理学。在处理神经记录、尖峰分类、细胞外电生理学时使用，或者当用户提到神经像素、SpikeGLX、Open Ephys、Kilosort、质量度量或单元管理时。
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