📊 数据与AI

降低学术论文的 AIGC 查重率与 AI 味，适用于 Claude Code 和 Codex。基于 知网、万方、PaperPass、PaperPure 等检测器原理，运用扫描定位、确定性替换、句子级重构与 Anti-AI 审计，在保持学术语体、事实、数据、引用及专业术语一致的前提下减少模板化 AI 痕迹。当用户要求降 AI 味、降低 AIGC 率、去 AI 检测、降低 AI 查重误判、让论文更像人写，或提到“去 AI 味”“降重”“AIGC 查重”时使用。

这个技能应在使用Python处理带注释的数据矩阵时使用，尤其是在单细胞基因组学分析、使用元数据管理实验测量或处理大规模生物数据集时。当任务涉及AnnData对象、h5ad文件、单细胞RNA-seq数据或与scanpy/scverse工具集成时使用。

将编码任务委托给 Blackbox AI 多模型 CLI。

Claude API / Anthropic SDK 参考，涵盖模型 ID、定价、参数、流式传输、工具使用、MCP、智能体、缓存、token 计数和模型迁移。当提示词提到 Claude/Anthropic、询问 LLM 问题，或任务属于未指明提供商的 LLM 场景时，请在打开目标文件前阅读；仅在处理其他提供商时跳过。

在 Cursor 上设置 claude-mem 时使用：本地或远程 worker、本地 host-login observer 或远程 cmem.ai 推理。

单个HTML文件中的管理/分析仪表盘。左侧固定边栏、顶部用户/搜索栏，主区域为KPI卡片网格和一至两个图表。当需求要求仪表盘、管理、分析或控制面板界面时使用。

并行/分布式计算。将 pandas/NumPy 扩展到内存之外，支持并行 DataFrame/数组、多文件处理、任务图，适用于大于内存的数据集和并行工作流。

围绕RDKit的Python化包装器，具有简化的界面和合理的默认值。适用于标准药物发现：SMILES解析、标准化、描述符、指纹、聚类、3D构象、并行处理。返回原生rdkit.Chem.Mol对象。如需高级控制或自定义参数，请直接使用rdkit。

一款面向消费者的约会/交友仪表盘，包含左侧导航栏、社区动态滚动条、核心KPI、30天 mutual-matches 柱状图和匹配率趋势模块。编辑风格字体，强调色克制。适用于需求中提到 "dating site"、"matchmaking"、"community dashboard"、"social network dashboard" 或任何以数据为叙事的消费产品。

Hyperliquid 市场数据、账户历史和交易回顾。

当用户要求设置 claude-mem、配对 claude-mem、连接 cmem、添加 cmem 密钥、在 Cowork 中设置云同步，或为本插件提供 cmem.ai Connect 值（sync token、user id、SyncHub URL）时，应使用此 skill。用于配置 claude-mem-cowork 插件的凭据。

将编码任务委托给 OpenHands CLI（模型无关，使用 LiteLLM）。

用于质谱数据分析的OpenMS的Python接口。用于LC-MS/MS蛋白质组学和代谢组学工作流，包括文件处理（mzML、mzXML、mzTab、FASTA、pepXML、protXML、mzIdentML）、信号处理、特征检测、肽段鉴定和定量分析。在处理质谱数据、分析蛋白质组学实验或处理代谢组学数据集时应用。

电商评论深度分析与VOC客户之声分析Skill，可将产品评论转化为可落地的决策依据。通过22维AI打标提炼用户画像、痛点和真实需求，输出15章深度洞察报告与可视化看板，从差评挖掘优化机会、从好评提炼爆款基因。支持CSV主源输入，可选卖家精灵增强并同步飞书文档；不适用于关键词调研或选品雷达类任务。

基于ScholarEval方法评估学术和研究工作的系统框架。在评估研究论文、评估文献综述、为研究方法评分、分析科学写作质量或对学术工作应用结构化评估标准时，应使用此技能。该框架从问题阐述、文献综述、研究方法、数据收集、分析、结果解释以及学术写作质量等多个维度提供全面评估。

撰写科学手稿。IMRAD结构、参考文献格式（APA/AMA/Vancouver）、图表、报告指南（CONSORT/STROBE/PRISMA）、摘要，适用于研究论文和期刊投稿。

使用scikit-learn的Python机器学习。在处理监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、模型评估、超参数调优、预处理或构建机器学习管道时使用。提供算法、预处理技术、管道和最佳实践的综合参考文档。

在使用scvi-tools处理单细胞组学数据分析时应使用此技能，包括scRNA-seq、scATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学和其他单细胞模态。可将此技能用于概率建模、批次校正、降维、差异表达、细胞类型注释、多模态整合和空间分析任务。

图神经网络（PyG）。节点/图分类、链路预测、GCN、GAT、GraphSAGE、异构图、分子性质预测，用于几何深度学习。

UMAP降维。针对高维数据的2D/3D可视化、聚类预处理（HDBSCAN）、有监督/参数化UMAP的快速非线性流形学习。

当要处理和分析超过可用RAM的大型表格数据集（数十亿行）时，请使用此技能。Vaex擅长核心外DataFrame操作、惰性计算、快速聚合、大数据的高效可视化以及大型数据集上的机器学习。当用户需要处理大型CSV/HDF5/Arrow/Parquet文件、对海量数据集执行快速统计、创建大数据可视化或构建内存中无法容纳的ML管道时，请应用此技能。

每小时1万美元级的X/Twitter运营导师，基于Nicolas Cole、Dickie Bush、Sahil Bloom、Justin Welsh、Dan Koe、Alex Hormozi六位顶级创作者的方法论，结合X开源算法深度分析与AI/科技赛道专精策略，提炼6个核心心智模型、10条决策启发式以及完整的选题-写作-增长操作手册；以通用方法论为底座，AI/科技赛道为专精。当用户提及X运营、推特、Twitter、推文写作、涨粉、X策略、X算法、thread或相关表达时触发。

YouTube 视频智能剪辑工具。下载视频和字幕后，AI 分析生成精细章节。用户选择片段后可自动剪辑、将字幕翻译为中英双语并烧录到视频中，同时生成总结文案。