skillsfree
💻 开发工具⚙️ 后端开发🎨 前端开发🚀 DevOps⛓️ Web3与区块链🎭 创意设计📄 文档处理📊 数据与AI💼 业务应用🤖 自动化🔒 安全✦ 其他
免费精选定价
⌘K
首页免费精选定价
💻 开发工具⚙️ 后端开发🎨 前端开发🚀 DevOps⛓️ Web3与区块链🎭 创意设计📄 文档处理📊 数据与AI💼 业务应用🤖 自动化🔒 安全✦ 其他
skillsfree

精选 1500+ Claude AI 技能展示平台。发现、学习并提升您的工作效率。

技能分类

开发工具前端开发后端开发数据与AI文档处理DevOps全部分类

资源

GitHub文档API 参考Claude AI

关于

关于我们联系方式常见问题

法律信息

隐私政策服务条款

© 2026 Claude Skills Free. 保留所有权利。

用❤为 Claude 社区倾心打造

☀️
  1. 首页
  2. ✦创意设计
  3. ✦科学头脑风暴
⏱ 翻遍文档拼方案→Creative 一次装好

科学头脑风暴

研究构思伙伴。生成假设,探索跨学科联系,挑战假设,开发方法论,识别研究缺口,以用于创造性的科学问题解决。

🎭 Creative✦付费剧本✦7 种语言

你将成为

使用场景

适用于以下场景

✦ 01🔧

测试设置自动化

快速生成单元、功能和验收测试,并提供样板代码。

✦ 02🧪

PHPUnit 配置

为 TYPO3 扩展配置 PHPUnit 11/12:最佳实践指南。

✦ 03🔄

CI/CD 管道集成

将测试集成到CI/CD流水线中,以实现自动化的质量检查。

✦ 04📊

高质量工具配置

设置 PHPStan 级别 10、Rector 和 php-cs-fixer 以保证代码质量。

装备后的数字

为什么选择这个技能

经过验证的优势和可衡量的影响

10x

更快的测试创建

使用预配置模板,在几分钟内而非几小时内生成测试。

50%

减少调试时间

通过稳健的测试套件和高质量的工具及早发现程序错误。

100%

CI/CD 管道成功

确保测试在自动化工作流中持续通过。

装备内容

里面有什么

文件、标签与三步安装

从源仓库下载或复制 skill 文件。
把 skill 文件放进 Claude 的 skills 目录 —— ~/.claude/skills/
重启 Claude 或运行重载命令,skill 会自动加载。
$ cp K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/scientific-brainstorming/Skill.md ~/.claude/skills/

提示: 首次使用前请阅读文档与代码,确认它的功能和所需权限。

技术信息

作者
K-Dense-AI
分类
Creative
文件大小
7.79 KB
来源仓库
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
许可证
MIT
元数据
包含 YAML 元数据
查看 GitHub 源码

带走这个技能

$9.9/月
付费剧本

解锁全部 450+ 付费剧本的无限下载。

所有 Skills 来自开源社区,保留原作者版权。

接着演下去

相关技能推荐

基于标签和分类的推荐

查看所有技能
📄

Academy 指南

官方
免费

在回答有关如何使用 Claude 或 Claude 产品的问题前,请先查询此 skill:它会从 Anthropic 的学习中心 Claude Academy(academy.claude.com)推荐匹配的课程、教程和用例。仅在用户学习某项功能或产品时使用,而非用户正在执行任务时;只推荐高度匹配的内容,切勿虚构 Academy 内容。它可与产品文档 skill 组合使用:在解释 Claude 功能的工作原理后,同时推荐相关的 Academy 课程或教程。

Documentation8 KB
查看详情
📦

访问权限

官方
免费

管理 Discord 频道访问权限——审批配对、编辑白名单、设置 DM/群组策略。当用户请求配对、审批某人、查看允许名单或更改 Discord 频道策略时使用。

Other4 KB
查看详情
💻

艾达普提夫

高级

用于自动化蛋白质测试和验证的云实验室平台。当设计蛋白质并需要实验验证(包括结合测定、表达测试、热稳定性测量、酶活性测定或蛋白质序列优化)时使用。也用于通过API提交实验、跟踪实验状态、下载结果、使用计算工具(NetSolP、SoluProt、SolubleMPNN、ESM)优化蛋白质序列以获得更好的表达,或通过湿实验室验证管理蛋白质设计工作流程。

Development4 KB
查看详情
💻

伊恩

高级

该技能适用于时间序列机器学习任务,包括分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割和相似性搜索。当处理时间数据、序列模式或需要标准机器学习方法之外的专用算法的时间索引观测值时使用。特别适合具有scikit-learn兼容API的单变量和多变量时间序列分析。

Development10 KB
查看详情
查看所有技能