dicom-anonymizer
面向科研准备的 DICOM 医学影像去标识化技能，可移除 PHI 标签、批处理文件夹并保留研究关联、生成审计日志。不替代机构隐私审查，不处理像素中烧录注释，匿名化不可逆。
Skill 广场
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更新于 11-05 00:16
数据与分析
17,415 个结果
km-survival-curve
km-survival-curve 是一个基于 R 的命令行技能，用于对含时间、事件状态和预计算风险分组的表格数据执行 Kaplan-Meier 生存分析，并导出单个 PDF 生存曲线图。
meta-forest-binary-plot
该技能用于为二分类数据生成荟萃分析森林图。输入为包含研究名称、实验组与对照组事件数和样本量的CSV文件，输出森林图PNG和数据表CSV。优先调用R脚本，失败时回退至Python脚本。
meta-forest-continuous-plot
用于连续型数据荟萃分析的森林图生成技能：输入含研究名、均值、标准差和样本量的CSV，调用R脚本输出森林图PNG与数据表CSV，并给出合并效应量SMD、P值及异质性指标。
meta-funnel-plot
用于 Meta 分析漏斗图生成与发表偏倚检验的技能：输入 Meta 分析数据 CSV，调用 R 脚本输出漏斗图 PNG、Egger 检验、Begg 检验及漏斗数据 CSV，可选裁剪填补分析，需至少 3 项研究。
meta-screening-fulltext
用于按纳入/排除标准筛选全文论文，可选通过 PMID 查询 PubMed 元数据，判断论文是否纳入 meta 分析。输出可解析 JSON 含 Result 与 Reason，依赖 Python 3.10+。
meta-sensitivity-plot
用于荟萃分析留一法敏感性分析的技能：读取包含meta分析数据的CSV，逐一剔除每项研究后重新计算合并效应量，输出敏感性森林图（PNG）和敏感性数据表（CSV），用于评估单项研究对整体结果的影响及结论稳健性。
metagenomic-krona-chart
metagenomic-krona-chart 是一个用于宏基因组样本分析的可复现技能，可将分类工具输出解析并生成可交互的 Krona 旭日图（sunburst）HTML 图表，支持 Kraken2、Bracken、Centrifuge 及自定义 TSV 格式。
microbiome-diversity-reporter
用于解读 16S rRNA 测序结果的 Alpha 与 Beta 多样性指标，支持 Shannon、Simpson、Chao1、observed_otus 等指标与 PCoA、NMDS、PERMANOVA 分析，输出 HTML/JSON/Markdown 报告。
outcome-extraction-for-clinical-trials
用于荟萃分析的临床试验结局数据提取技能，可从临床研究论文中提取二分类、连续型或生存数据，支持按 PMID 查询数据库及实时 LLM 提取。
outlier-detection-handler
用于数据分析流程中的异常值检测与处理技能，支持识别和管理统计离群点。提供 3-sigma、IQR、Grubbs 三种检测方法，以及标记、删除或缩尾处理三种处置方式，适用于数据质量控制、分析前筛查和法规合规场景。
reproducibility-check
面向医学与科研的可复现性审查技能：既可审计 Methods 部分是否完整、能否被复现，也提供开放科学实践指导（预注册、FAIR 数据、代码与环境共享、复制研究设计、报告规范等）。
sanger-chromatogram-qa
用于 Sanger 测序色谱图质量评估的技能，可执行 scripts/main.py 进行数据分析，输出质量评分、混合峰检测、变异确认与重复测序建议，适用于突变验证、克隆确认、基因分型 QC 和 SNP 验证。
postgres-performance
面向 PostgreSQL 的性能工程技能，覆盖慢查询定位、索引设计、游标分页、批处理、聚合优化、连接池调优、读写分离、反范式化、分区与缓存等模式，适用于优化查询、面向规模设计与排查性能问题。
smc-chart-analysis
面向加密货币图表的 SMC（Smart Money Concepts）与 ICT 风格分析技能：通过本地 Web 应用 API 拉取行情结构、流动性与 FVG 等机械数据，再由 AI 按 ICT 方法给出方向、入场区间、止损、目标、盈亏比和评级，并附风险提示。
twscrape
twscrape 是一个 Python 库，通过 GraphQL 接口采集 Twitter/X 公开数据，支持异步查询、多账号轮换与会话管理，可作为官方 API 的替代方案。
identity-eraser
Identity Eraser 是一个自助隐私清理工作流，用于在人物搜索网站和数据经纪商处删除操作者本人的个人信息并验证删除结果。它通过 Claude-in-Chrome 在操作者自己的已登录浏览器中运行，所有请求都以操作者本人身份发出。
chroma
Chroma 是一个面向 AI 应用的开源嵌入（embedding）数据库，采用 Apache 2.0 许可，用于为 LLM 应用提供记忆能力。它支持存储嵌入向量与元数据，执行向量相似度搜索和全文搜索，并可按元数据过滤。提供 Python 与 JavaScript/TypeScript 客户端，默认使用 Sentence Transformers 生成嵌入，也可接入 OpenAI、HuggingFace 或自定义嵌入函数。支持内存模式与本地持久化，并可运行服务端模式供多用户使用。常用于构建 RAG（检索增强生成）应用、文档语义搜索和本地/自托管向量数据库场景。
faiss
FAISS 是 Meta（Facebook）AI 研究团队开源的稠密向量相似度搜索与聚类库，使用 C++ 编写并提供 Python 绑定，可处理数十亿级向量。它支持多种索引类型（Flat 精确搜索、IVF 倒排文件、HNSW 图索引、PQ 乘积量化等），并提供 GPU 加速，适合对大规模向量数据集进行高吞吐、低延迟的纯向量相似度检索，以及嵌入向量的离线/批量处理。FAISS 本身不提供元数据过滤或完整数据库功能，若需要这些能力可考虑 Chroma、Pinecone、Weaviate 等替代方案。项目采用 MIT 许可证，GitHub 星标超过 31,700。
huggingface-tokenizers
HuggingFace Tokenizers 是面向研究与生产环境的快速分词库，采用 Rust 核心实现并提供 Python/Node.js 绑定。官方资料显示其可在 20 秒内完成 1GB 文本的分词，比纯 Python 实现快 10–100 倍；支持 BPE、WordPiece、Unigram 三种分词算法，可用于加载预训练分词器、从零训练自定义分词器、批量编码与填充、对齐位置追踪，以及与 transformers 的 AutoTokenizer / PreTrainedTokenizerFast 集成。安装方式为 pip install tokenizers 或 pip install tokenizers transformers。
instructor
Instructor 是一个用于从大语言模型（LLM）响应中提取结构化数据的 Python 库。它结合 Pydantic 模型定义输出结构，自动校验 LLM 返回结果，并在校验失败时把错误反馈给模型进行自动重试。它支持解析复杂 JSON、类型安全校验，以及流式返回部分结果，适合需要可靠结构化输出的数据提取、分类、多实体抽取和批量处理等任务。Instructor 提供 Anthropic、OpenAI 以及本地模型（如 Ollama）等多种提供商的统一 API，允许通过 Field、Enum、自定义验证器等方式约束输出内容。资料显示其在 GitHub 上拥有 15,000+ 星标，并被 100,000+ 开发者使用。安装通过 pip 完成，并可按提供商选择相应扩展。
mlflow
MLflow 是一个框架无关的机器学习生命周期管理平台，用于跟踪 ML 实验、管理模型注册表与版本、将模型部署到生产环境，并复现实验。它支持记录参数、指标和产物，提供自动日志（autologging）功能，可对接 PyTorch、Scikit-learn、Keras/TensorFlow、HuggingFace Transformers、XGBoost 等主流框架。通过模型注册表可实现版本管理与阶段流转（None → Staging → Production → Archived），并支持本地服务与云端部署。安装方式为 pip install mlflow，可通过 mlflow ui 启动界面。
nemo-curator
NVIDIA 的 GPU 加速数据整理工具，用于为 LLM 训练准备高质量数据，支持文本、图像、视频、音频。提供模糊去重（快 16 倍）、30 多种启发式质量过滤、PII 脱敏和分类器过滤，可多 GPU 扩展。
pinecone
Pinecone 是一款面向生产级 AI 应用的托管向量数据库（SaaS），具备自动扩缩容能力，可扩展至数十亿向量。它支持稠密与稀疏向量的混合检索、元数据过滤和命名空间隔离。官方称 p95 延迟低于 100ms，并提供 99.9% 可用性 SLA。适合需要托管、无服务器向量库的生产 RAG 应用，以及对低延迟和免运维有要求的场景。官方建议：若需自托管开源方案可选 Chroma 或 Weaviate，若仅做离线相似度检索可选 FAISS。提供免费额度：1 个无服务器索引、10 万条 1536 维向量，便于原型验证。可通过 pip 安装 pinecone-client，并提供与 LangChain、LlamaIndex 的集成。