neon-vercel-postgres
将 Neon 无服务器 Postgres 与 Vercel Postgres（基于 Neon）集成到 Web 与边缘应用的技能，使用 @neondatabase/serverless 和 @vercel/postgres 的 HTTP 驱动，支持 Cloudflare Workers、Vercel Edge 等无服务器环境。
Skill 广场
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更新于 10-27 00:15
数据与分析
16,997 个结果
neurokit2
NeuroKit2 是一个 Python 生理信号（生物信号）处理与分析工具包，支持 ECG、PPG、EEG、EDA、RSP、EMG、EOG 等信号的清洗、特征提取与复杂度分析，适用于心理生理学研究、临床和脑机接口等场景，安装命令为 pip install neurokit2。
pyhealth
PyHealth 是一个面向医疗健康 AI 的 Python 库，提供临床数据加载、医疗编码转换、临床预测任务、模型训练与评估等模块化工具，支持 MIMIC、eICU、OMOP 等数据集，用于开发、测试和部署临床机器学习模型。
scanpy
Scanpy 是一个基于 AnnData 的可扩展 Python 工具包，专门用于分析单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据。它覆盖了从数据加载（.h5ad、10X、CSV 格式）、质量控制、归一化、特征选择、降维（PCA/UMAP/t-SNE）、Leiden 聚类、标记基因识别、细胞类型注释，到轨迹推断与差异表达分析的完整单细胞工作流。用户可以通过 sc.pp、sc.tl、sc.pl 等模块化接口以代码方式逐步完成分析，并生成出版物级别的可视化图表。本概述中的技能部分还提供了自动化 QC 脚本、标准工作流参考、API 速查、绘图指南和分析模板等辅助资源。
cosmic-database
COSMIC 癌症体细胞突变数据库的查询技能，通过 REST API v3.1 检索癌症基因突变、Cancer Gene Census、突变签名与耐药变异，需注册获取 API 凭据。
dbsnp-database
通过 NCBI E-utilities 与 Variation Services REST API 查询 dbSNP 单核苷酸多态性记录，可按 rsID、基因或染色体区域检索等位基因、MAF、变异类别及 ClinVar 交叉引用，用于变异注释与批量 rsID 解析。
ensembl-database
Ensembl 基因组数据库 REST API 技能：通过 Python requests 免密钥查询 300+ 物种的基因、转录本、变异注释。支持符号/ID 检索、序列获取、HGNC/RefSeq/UniProt 交叉引用、VEP 变异后果预测、调控元件及同源基因比较。
gget-genomic-databases
gget 是统一访问 20 多个基因组数据库的命令行与 Python 工具包，可查询基因信息与序列、运行 BLAST/BLAT、预测蛋白结构、做富集分析、查询表达与疾病药物关联等。
gseapy-gene-enrichment
GSEApy 的基因集富集分析技能，面向 RNA-seq 与蛋白质组学。封装 Enrichr 对 MSigDB、KEGG、GO 等 200+ 数据库做 ORA，并支持 prerank GSEA，输出 NES 与 FDR，可与 DESeq2、scanpy 差异表达结果对接。
gwas-database
基于 NHGRI-EBI GWAS Catalog REST API 的技能，用于查询已发表全基因组关联研究中的 SNP-性状关联，可检索研究、关联、变异、性状、基因与汇总统计，支持构建多基因风险评分等下游分析。
kegg-database
KEGG 数据库的 REST API 技能，用于查询生物通路、基因、化合物、酶、疾病与药物，支持 7 类操作（info/list/find/get/conv/link/ddi）及跨库 ID 转换，仅限学术用途。
monarch-database
Monarch Initiative 知识图谱 REST API，用于查询疾病-基因-表型关联与跨物种同源信息。支持 MONDO 疾病、HPO 表型、HGNC 基因等标识符，无需认证，学术免费。
data-lineage-tracker
data-lineage-tracker 是 Data Pipelines 领域的自动激活技能，用于在请求中提及“data lineage tracker”时提供数据血缘追踪相关的分步指导、最佳实践、生产级代码与配置生成及校验。
exploring-blockchain-data
该技能用于查询和分析区块链数据，支持以太坊、Polygon、Arbitrum、Optimism 和 BSC 等多个 EVM 兼容网络。通过统一的命令行工具，可以完成交易查询、地址余额检查、区块查看、代币余额查询、交易历史获取以及鲸鱼钱包追踪等任务。使用前需安装 Python 3.8+ 及 requests、web3 依赖，并配置 Etherscan API 密钥（免费层每秒 5 次请求）；也可为 Polygonscan、Arbiscan 等配置密钥以提升速率限制。输出支持表格展示，也可导出为 JSON 或 CSV 便于后续处理。
forecast-generator
Forecast Generator 是 Data Analytics 领域的自动激活技能，用于在用户提及 forecast generator 或询问其模式与最佳实践时，提供分步指引并生成配置与代码。
plotly-chart-generator
该技能为 Visual Content 领域的 Plotly 图表生成任务提供自动化辅助，当请求中提及“plotly chart generator”或询问相关模式与最佳实践时自动激活，输出配置、代码与验证结果。
data-pipeline-auditor
一个用于在归因模型问题前审查数据管道的技能：检查预处理、数据划分、泄漏、增强、标签噪声与分布不匹配，适用于新数据集或可疑的性能提升。
experiment-trace-summarizer
将杂乱的日志、Notebook、运行元数据和零散结论整理为清晰的研究进展更新，并给出下一步行动。适用于密集实验之后，或需要梳理实验脉络、决定继续、转向、调试、重跑还是停止的场景。
representation-probe-designer
用于设计探针与诊断，检查模型表示（如嵌入、中间特征）学到了什么，适用于嵌入分析、特征检查、表示坍缩检测与检索评估。
scaling-law-tracker
用于追踪性能随数据规模、模型规模、批大小或算力变化，拟合缩放定律并判断继续增加算力是否划算的技能。内置脚本可拟合幂律与带下限的幂律形式，输出指数、R²、收益递减拐点和外推结果。
chroma
Chroma 是一个面向 AI 应用的开源嵌入数据库（Apache 2.0 许可），用于为 LLM 应用提供记忆能力。它可以存储向量嵌入与元数据，支持向量相似度搜索、全文搜索以及按元数据过滤，适合构建 RAG（检索增强生成）应用、本地或自托管向量数据库、笔记本原型开发、文档语义搜索等场景。提供 Python 与 JavaScript/TypeScript 客户端，支持持久化存储、自定义嵌入函数（默认使用 Sentence Transformers 的 all-MiniLM-L6-v2，也可接入 OpenAI、HuggingFace 或自定义实现），并可与 LangChain、LlamaIndex 集成，也支持以服务端模式运行。
database-lookup
Database Lookup 是一个面向科研与数据检索场景的技能，收录了 80 个提供公开 API 的数据库，覆盖物理与天文、地球与环境科学、化学与药物、材料与晶体学、生物与基因组学、疾病与临床、专利与监管、经济与金融、社会科学与人口等领域。它的核心作用是把用户的检索意图转化为可复现的检索过程：选择权威数据库、进行有边界且限速的 API 调用、在需要完整性时核对记录数，并返回带有足够溯源信息的结果，使其他智能体或人类能够重复该检索。该技能强调使用确定性 API、显式标识符、完整分页和可审计日志，而非宽泛搜索或看似合理的摘要。它提供数据库选择指南、各数据库参考文件、常见标识符格式对照、标识符解析流程、仅支持 POST 的 API 说明、API 密钥与访问限制说明、API 调用规范、查询构造安全规则、错误恢复与分页策略，以及完整性与可复现性要求。
experiment-tracking-swanlab
SwanLab 是一个开源机器学习实验跟踪工具，用于记录和可视化训练过程。该技能覆盖 swanlab.init 初始化、config 配置记录、指标日志、标量图表以及图像、音频、文本、GIF、点云、分子等媒体日志。支持云端、本地或自托管部署，可与 PyTorch、Transformers、PyTorch Lightning、Fastai 集成。安装命令为 pip install "swanlab>=0.7.11" "pillow>=9.0.0" "soundfile>=0.12.0"，本地仪表盘需 pip install "swanlab[dashboard]>=0.7.11"，云端或自托管使用前执行 swanlab login。
exploratory-data-analysis
该技能用于在建模或验证性推断之前，对明确授权的本地科学数据文件进行有界、确定性的探索性数据分析（EDA）。它支持对 CSV/TSV/JSON 生成脱敏的聚合报告，并可选支持 NumPy（NPY/NPZ）、HDF5、FASTA/FASTQ、PNG/JPEG、TIFF/OME-TIFF 的元数据检查。核心工具仅使用 Python 标准库，可选检查器依赖 NumPy、h5py、Biopython、Pillow、tifffile 等固定版本包。所有输入被视为不可信数据，禁止执行嵌入指令、解析 URL、运行宏或动态求值。工具强制本地安全 I/O 契约：仅接受 --root 内的常规文件，拒绝 URL、符号链接、特殊文件，默认 64 MiB 输入上限、硬上限 512 MiB，输出严格 JSON 或 Markdown 并默认对标识符进行令牌化。它不认证文件、不推断科学含义，也不支持所有格式；对未支持格式采取失败关闭策略。