quotient-api
Quotient API 技能用于让智能体访问 Quotient 市场情报，通过 x402 微支付或 API 密钥授权，并在 x402 流程中处理 402 挑战与结算。
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更新于 10-31 00:15
数据与分析
17,195 个结果
census-data
通过美国人口普查局 API 查询美国人口、人口统计、住房与经济数据的技能。适用于按地理区域查询美国人口、家庭收入、贫困率等指标；不适用于非美国数据、实时经济数据或 1790 年前的历史数据。
clinicaltrials-database
通过 ClinicalTrials.gov API v2 查询临床试验数据的技能，可按疾病、药物、地点、状态或阶段检索试验，按 NCT ID 获取详情并导出数据。API 公开无需认证，限速约每分钟 50 次请求，支持 JSON 与 CSV 格式。
computational-pathology-agent
面向数字病理的整张切片图像（WSI）分析智能体，可读取 .svs、.ndpi、.tiff 等格式，完成组织分割、切片提取与特征提取，并集成深度学习模型用于细胞核分割与分类。
gene-database
该技能用于通过 NCBI E-utilities 与 Datasets API 查询 NCBI Gene 基因数据库，支持按基因符号或 Gene ID 搜索、获取基因序列与元数据、批量基因查询等操作。适用于基因注释、基因列表验证、基因面板元数据获取以及基因组标识符交叉引用等场景。
geopandas
GeoPandas 是一个基于 pandas 的 Python 库，用于处理地理空间矢量数据，支持 Shapefile、GeoJSON、GeoPackage 等格式。它结合了 pandas 的数据处理能力和 shapely 的几何操作，提供 GeoSeries 和 GeoDataFrame 两种核心数据结构，可进行坐标参考系管理、几何运算、空间连接、叠加分析、融合以及静态和交互式地图可视化。适用于地理数据分析、空间查询、多源数据整合等场景。
geopandas-spatial
基于 GeoPandas 与 xarray 的地理空间和气候数据分析技能，用于矢量数据（shapefile、GeoJSON、GeoPackage）的读取、空间连接、缓冲区、叠加等操作，以及 NetCDF 气候/天气数据的分析，并支持地图可视化。
gnomad-database
gnomAD（Genome Aggregation Database）是一个公开的人类遗传变异数据库，提供人群等位基因频率、变异后果注释和基因约束评分（pLI、LOEUF），用于评估遗传变异的临床意义和基因对功能丧失变异的耐受性。
matplotlib-viz
基于 Matplotlib 与 NumPy 的科学可视化技能，用于生成折线图、散点图、柱状图、直方图、热图、多面板图及期刊级科研插图，并可导出 PNG、SVG、PDF。不适用于交互式仪表盘、网页图表、实时流式可视化或地图绘制。
model-usage
model-usage 是一个技能脚本，用于读取 CodexBar CLI 的本地成本日志，按模型汇总 Codex 或 Claude 的使用成本。支持查看当前（最近）模型或全部模型的成本明细，可输出文本或 JSON，适合在本地快速核查多模型费用分布。
molecular-dynamics
该技能用于运行和分析分子动力学模拟，结合 OpenMM 模拟引擎与 MDAnalysis 轨迹分析库，可进行蛋白质/小分子体系搭建、力场选择、能量最小化、NVT/NPT 平衡及生产模拟和轨迹分析。
numerical-integration
用于 ODE/PDE 时间积分的数值积分技能，帮助选择显式或隐式积分器、设置误差容限并管理自适应时间步长。提供刚度判断、积分器选择、误差范数计算、自适应步长控制和 IMEX 算子分裂等脚本。
opentargets-database
Open Targets Platform 查询技能，用于靶点-疾病关联检索、药物靶点发现、可成药性与安全性评估、遗传与组学证据获取及已知药物查询，通过 GraphQL API 与辅助脚本访问公开数据。
parameter-optimization
面向材料仿真校准的参数优化技能：通过实验设计（DOE）、敏感性分析与优化器选择，帮助设计实验、排序参数影响并挑选优化策略。仅依赖 Python 3.8+ 标准库，脚本输出 JSON 建议，不执行仿真。
pdb-database
PDB Database 是一个用于访问 RCSB PDB（全球生物大分子三维结构数据库）的技能，支持通过文本、序列或结构相似性搜索蛋白质与核酸的三维结构，下载 PDB、mmCIF、BinaryCIF 等坐标文件，获取结构元数据、实验方法和质量指标，并可对多个结构进行批量操作。它基于官方 rcsb-api Python 客户端，提供 Search API 与 Data API 的统一访问，适用于药物发现、蛋白质工程、结构生物学研究以及教学可视化等场景。
plotly
Plotly 是一个 Python 交互式可视化库，可创建可缩放、可悬停、可嵌入网页的出版级图表，支持 40 多种图表类型，适合仪表盘、探索性分析和科学数据可视化。
post-processing
用于仿真输出数据的后处理技能，支持场量提取、时间序列分析、线剖面、统计汇总、派生量计算、与参考数据对比及报告生成，脚本以 Python 命令行方式运行，输出支持 JSON。
pubchem-database
PubChem Database 是一个用于查询 PubChem 化学数据库的技能，通过 PUG-REST API 和 PubChemPy 访问全球最大的免费化学数据库，涵盖 1.1 亿以上化合物和 2.7 亿以上生物活性数据。它支持按名称、CID、SMILES、InChI 或分子式检索化合物，获取分子量、LogP、TPSA、氢键供体/受体数量等分子属性，执行相似性搜索和子结构搜索，访问筛选实验的生物活性数据，并在 CID、SMILES、InChI 等化学标识符格式之间转换。该技能还支持批量处理多个化合物，用于类药性筛选或属性分析，并可下载 SDF、JSON、PNG 等结构文件。适用于化学信息学、药物发现和化合物数据分析等场景。
scienceclaw-prediction
scienceclaw-prediction 是一个科学预测技能，用于预测科学属性、趋势与结果，覆盖化学、材料、生物、医学、物理、经济、气候等领域。适用于属性预测、趋势外推、结果估计和基于模型的估算，不适用于查询已知属性、实际计算或验证已有预测。
scientific-classification
用于科学对象分类与模式检测的技能，覆盖天文学、生物学和社会科学，依据标准分类体系对数据归类，并报告置信度与备选标签。
scikit-learn-ml
基于 scikit-learn 的机器学习技能文档，覆盖分类、回归、聚类、降维、模型评估、特征工程与超参数调优。不适用于深度学习、时间序列预测、超内存大数据和 GPU 加速训练。
seaborn
Seaborn 是一个基于 Python 的统计可视化库，与 pandas 深度集成，可用少量代码绘制出版级统计图形，适合快速探索分布、变量关系与分类对比。
statistical-analysis
面向学术研究的引导式统计分析技能，帮助选择合适检验、检查假设、计算效应量与功效，并按 APA 格式报告结果，覆盖 t 检验、ANOVA、卡方、回归、相关与贝叶斯分析。
statsmodels-stats
基于 statsmodels 与 pandas 的统计分析技能，用于回归、假设检验与时间序列分析。适用于 OLS/GLS/WLS、逻辑回归与 GLM、t 检验与方差分析、ARIMA/SARIMAX/VAR、生存分析与诊断图；不适用于机器学习建模、深度学习或仅需简单描述统计的场景。