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更新于 11-12 00:15

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251,196 个结果

tooluniverse-data-integration-analysis

该技能用于将计算得到的统计结果(如差异表达基因、GWAS 命中位点、关联分析结果)与 ToolUniverse 生物数据库(UniProt、GO、Reactome、ClinVar 等)中的生物学背景进行整合分析。它强调“计算而非描述”,要求通过 Bash 运行 Python(pandas、scipy、statsmodels、matplotlib)实际执行分析与数据处理,并调用 ToolUniverse 工具检索数据。技能引导使用者把显著基因、变异、代谢物、药物或暴露映射到对应的生物学问题,再跨文献、遗传关联、通路、互作网络和临床数据库整合证据,并进行证据分级。流程涵盖因果推理(DAG、三角验证、孟德尔随机化、中介分析)、交叉验证(独立复制、生物学合理性、遗传支持、剂量反应、阴性对照)以及可执行报告输出(证据汇总表、强度评估、知识缺口和后续步骤、临床或公共卫生提示)。适用于在统计分析产生显著结果后追问“这意味着什么”,不适用于执行统计建模本身、纯基因富集、纯文献综述或单变异解读。

数据与分析242 次安装

analysis-assumptions-log

Analysis Assumptions Log 是一个用于跟踪和记录分析假设与决策的技能,适用于在分析过程中做出方法选择、记录权衡取舍、确保透明度或创建审计追踪的场景。它通过结构化流程帮助分析师记录数据假设、业务逻辑假设和统计假设,并评估其影响、标记关键假设、制定验证计划。该技能提供命令行工具 scripts/assumptions_tracker.py 用于初始化 JSON 日志、标记关键假设并导出摘要,同时提供 assets/assumptions_log_template.md 模板用于同行评审和审计留痕。

数据与分析242 次安装

research-methodology

该技能用于将研究问题匹配到合适的研究设计、抽样策略或效度控制方法,并在研究问题陷入瓶颈时提供创造性的重新框架思路。它涵盖研究问题分类(探索性、描述性、比较性、关系性、因果性、机制性)、定量与定性及混合方法的设计专长、效度与质量控制,以及假设反转、第一性原理拆解、跨领域类比等创造性重构手段。输出格式包含分类、推荐方法、理由、参与者、程序、分析、效度评估与局限性。

写作与研究242 次安装

clawsec-feed

ClawSec Feed 是 Prompt Security 开源的安全公告订阅包,用于监控与 OpenClaw 相关的威胁与漏洞。它订阅社区驱动的威胁情报源,默认的 feed.json 汇总了 NVD CVE、已批准的社区公告,以及尚无 CVE 编号的临时 GitHub 安全公告。该技能可随 ClawSec Suite 捆绑安装,也可独立安装;独立安装仅写入本地技能文件,不会自行创建定时任务或向外部提交数据,自动化交由 clawsec-suite 或用户自己的调度器处理。

安全与审计242 次安装