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更新于 11-14 00:15

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lamindb

LaminDB 是一个面向生物学的开源数据框架,旨在让数据可查询、可追溯、可复现并符合 FAIR 原则(可发现、可访问、可互操作、可复用)。它通过统一的 Python API,将湖仓架构、血缘追踪、特征存储、生物本体、LIMS(实验室信息管理系统)和 ELN(电子实验记录本)能力整合到一个平台中。其核心价值包括:可查询性(按元数据、特征和本体术语搜索过滤数据集)、可追溯性(从原始数据到分析结果自动追踪血缘)、可复现性(对数据、代码和环境进行版本控制)以及 FAIR 合规(使用生物本体进行标准化注释)。该技能适用于管理 scRNA-seq、bulk RNA-seq、空间转录组、流式细胞术、多模态数据、EHR 数据等生物数据集,追踪 Notebook、脚本及 Nextflow、Snakemake、Redun 等流水线执行,进行数据策展与验证,使用 Bionty 处理基因、蛋白质、细胞类型等生物本体,构建数据湖仓,确保可复现性,集成 ML 流水线,部署数据基础设施以及协作共享数据集。

数据与分析219 次安装

nosql-expert

该技能为分布式 NoSQL 数据库(Apache Cassandra、ScyllaDB、Amazon DynamoDB)提供专业的心智模型与设计模式指导。核心是“查询优先建模”:不同于 SQL 先建模实体再回答任意查询,分布式宽列与键值存储要求先列出全部访问模式,再据此设计表与索引,以单次查找高效服务每个查询。内容涵盖分区键选择(高基数、避免热分区)、聚类键/排序键的范围查询、DynamoDB 单表设计(邻接表实现预连接读取)、反规范化与数据冗余、GSI/LSI、WCU/RCU、TTL,以及 Cassandra 的主键结构、避免 ALLOW FILTERING、墓碑与删除代价等要点。适用于面向规模设计、技术选型、性能调优(排查热分区与高延迟)和微服务“每服务一库”等场景。

数据与分析219 次安装

bun-cli

Bun CLI 技能参考,用于指导在 Bun 项目中如何使用 Bun 一体化运行时和工具链。内容覆盖包管理(bun install/add/remove/update)、脚本与文件运行(bun run、bun 文件直接执行)、类型检查(bun check)、测试(bun test)、打包与编译(bun build),以及锁文件、依赖布局、链接器与全局虚拟存储、发布、打补丁等主题。技能还给出从 npm/npx/node 到 Bun 的对照表、检测 Bun 项目的判定方式,并强调在 Bun 项目中始终使用 bun 而非 node、npm、npx、yarn、pnpm。资料说明其内容对照 Bun v1.4.3 校验,功能带有版本标签,建议先运行 bun --version 再依赖版本相关项。

编程与开发219 次安装

linkedin-post

LinkedIn Post Generator 是一个用于生成高质量 LinkedIn 帖子内容的技能,主要面向 GEO(Generative Engine Optimization)思想领导力内容创作。当用户需要撰写 LinkedIn 内容、创建社交媒体帖子或生成关于某一主题的内容时可使用。该技能通过 /linkedin-post 触发,引导用户明确主题、内容支柱(教育、案例研究、洞察、幕后)和上下文,然后按对应支柱的结构模板生成帖子,并应用“三问测试”(可视化、可验证、独特性)来优化表达。输出为法语、专业但易懂、150-250 词,段落简短,最多 1-2 个表情符号,3-5 个话题标签可选,结尾必须包含问题或行动号召。该技能适合 GEO/SEO 思想领导力、数据驱动案例、教育科普和幕后洞察类帖子,不适合个人情感类、争议观点类或公司公告类内容。

营销与增长219 次安装