ginkgo-cloud-lab
Ginkgo Cloud Lab 是 Ginkgo Bioworks 的云端实验室接口，可通过网页远程提交并管理在自动化实验设备上执行的生物实验方案，还提供 AI 代理 EstiMate 评估自定义流程的可行性与报价。
Skill 广场
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更新于 11-06 00:14
通用与其它
53,603 个结果
glycoengineering
糖工程（glycoengineering）技能用于分析与改造蛋白质糖基化：扫描N-糖基化序列子（N-X-S/T，X≠P）、突变增删糖基化位点、基于S/T局部密度启发式预测O-糖基化热点，并介绍NetOGlyc、GlycoShield-MD、GlycoWorkbench、GlyConnect等外部工具。
matchms
matchms 是开源 Python 库，用于质谱数据处理与分析，支持导入导出多种质谱格式、标准化元数据、过滤峰、计算谱图相似度（余弦、修饰余弦等），并构建可复现的分析流程，常用于代谢组学的化合物鉴定。
medchem
Medchem 是一个用于药物发现流程的 Python 分子过滤与优先级排序库，可应用 Lipinski、Veber 等成药性规则、PAINS 与结构警报、复杂度指标，对化合物库进行大规模筛选和分诊。
parallel-web
基于 parallel-cli 的一体化网络工具技能，覆盖搜索、网页提取、数据丰富与深度研究，并优先采用学术与科学来源。
pathml
PathML 是面向计算病理学的 Python 工具包，支持全切片图像加载、预处理、细胞核分割、空间图构建、深度学习建模以及 CODEX、Vectra、MERFISH 等多重成像分析，并提供 HDF5 数据管理。
pylabrobot
PyLabRobot 是一个硬件无关的纯 Python 实验室自动化 SDK，可通过统一接口控制液体处理机器人、酶标仪、泵、加热振荡器、培养箱和离心机等设备，支持 Windows、macOS、Linux 与 Raspberry Pi。
pymc
基于 PyMC 的贝叶斯建模技能，覆盖分层模型、MCMC（NUTS）、变分推断、LOO/WAIC 模型比较与后验检验，用于概率编程与不确定性量化。
qiskit
Qiskit 是 IBM 推出的开源量子计算框架，用于构建量子电路、针对硬件做转译优化，并在本地模拟器或 IBM Quantum、IonQ、Amazon Braket 等真实量子计算机上执行，还提供优化、化学与机器学习算法库。
rdkit
RDKit 是面向化学信息学的 Python 工具库，用于分子结构读写、描述符计算、指纹与相似性、子结构检索、化学反应、2D/3D 坐标生成和分子可视化，适用于药物发现与计算化学研究。
what-if-oracle
What-If Oracle 是一个结构化“假设情景”分析技能，用于对不确定未来做多分支可能性探索。它把模糊的“如果……会怎样”问题拆解为变量、幅度、时间与背景，生成最佳、可能、最差、黑天鹅、逆向与二阶效应等分支，并给出概率、触发条件、后果与应对建议。
crystallize
crystallize 是一个通过苏格拉底式对话帮助梳理模糊或不完整想法的技能，目标是把产品意图“结晶”为清晰表述，而非直接给出方案或计划。适合用户只有初步产品想法、尚不清楚真正要解决的问题时使用。
release-guard
Release Guard 是一个严格的 GitHub 发布守门技能，用于阻止过早发布。它要求发布只能来自 main 分支且 PR 已合并，所有 CI 任务必须完成并成功，并校验版本号与标签一致，否则直接阻止发布。
project-discovery
面向未知代码库的项目勘查技能：在修改项目前先检查技术栈、架构、约定与风险，适用于新任务开始、monorepo、迁移等场景。
task-management
用于跟踪、管理与校验功能子任务的命令行工具，支持状态查看、依赖解析、并行任务识别与完整性验证，常与 TaskManager 子代理配合使用。
fabric-on-body
一键替换服装面料的技能：输入服装版式图和面料小样，输出同版型换新面料的样衣预览图，用于打样前进行面料选型对比。
ugc-testimonial
UGC 口播种草视频技能：根据商品与人设生成口播脚本、分镜与成片，营造达人自拍质感，适用于「口播视频」「种草视频」「达人风格」「UGC」「真人推荐」等场景。
complete-task
complete-task 是 taskmd 技能，用于把任务标记为已完成。它通过 taskmd CLI 读取任务内容、核对子任务清单与验收标准，再按工作流模式设置状态，适用于任务收尾与状态确认。
consultant
Consultant 是一个用于处理模糊仓库变更的持久化咨询流程技能：每次只问一个问题，保存决策，生成经对抗性评审的实现计划并交接给构建者。它本身不实施计划，仅负责咨询、审批、评分评审循环与交接。
seedance-camera
seedance-camera 是面向 AI 视频生成的运镜提示词技能，用于把镜头运动、景别、镜头感、构图与一镜到底等诉求，整理成可执行的镜头指令与可直接用于生成的提示词。
to-tickets
to-tickets 是一项技能：把计划、规格或当前对话拆解为一组 tracer-bullet 工单，每个工单声明其阻塞边（blocked by），并发布到已配置的工单追踪器。需事先配置追踪器与分诊标签词汇。
openspec-explore
OpenSpec 的探索模式技能，作为思考伙伴帮助梳理想法、排查问题与澄清需求。它只用于思考而非实现，可读取文件、搜索代码、调研代码库，但不会编写代码或实现功能；可按需创建 OpenSpec 提案、设计与规格等产物。
openspec-propose
OpenSpec 的规划工作流技能：根据用户描述一次性生成变更提案所需的全部规划产物（proposal、specs、design、tasks），只做规划不改代码，完成后需用户显式启动 apply 工作流才能实施。
orca-cli
orca-cli 是一个用于操作 Orca 编辑器/运行时环境的公共命令行工具技能说明，属于 Orca 技能体系中的一项。其核心用途是让智能体或开发者通过统一的 `orca` CLI 来操作 Orca 管理的各种对象，包括 worktree（工作树）、文件夹上下文、终端、仓库、自动化任务、产物、worktree 评论，以及 Orca 应用内嵌的浏览器。该技能适用于当 Orca 运行中的编辑器或运行时状态本身是需要参照的事实来源时；如果 Orca 的状态无关紧要，资料建议改用普通 shell 工具。使用方式上，需先确定本次会话应使用的可执行文件：若设置了 ORCA_CLI_COMMAND 环境变量则使用其值；在开发检出中若会话暴露 ORCA_DEV_REPO_ROOT 则用 orca-dev；在 Linux 上且不在 Orca 管理的终端中则用 orca-ide，切勿直接运行裸 `orca`（可能解析为 GNOME 屏幕阅读器）；其余情况使用 orca。确定后应复用该可执行文件。运行 Orca 命令前，应先通过 `ORCA skills get orca-cli` 加载与二进制匹配的完整指南，避免凭记忆猜测子命令或参数。该文件本身是发现桩，不含完整用法，具体的 worktree、交接、终端、自动化和内嵌浏览器命令需从二进制获取。