此技能用于定期与外部相关方同步项目进度，确保信息及时更新和沟通顺畅，提高协作效率。关键词：进度同步、外部沟通、定期更新、项目管理、沟通协调、团队协作。

这是一个数据分析技能，用于分析数据文件、提取关键指标并生成报告，适用于数据处理和自动化分析。关键词：数据分析、文件分析、报告生成、数据提取、自动化处理。

将产品需求可视化为交互式HTML用户故事地图，按Epic → Feature → Story三层结构组织，支持MoSCoW优先级色标和版本发布划线分组。关键词：用户故事地图、story mapping、需求可视化、backlog管理、版本规划、产品路线图。

deepTools是一款全面的NGS数据分析工具包，用于处理高通量测序数据，提供质量评估、数据归一化、样本比较和可视化功能，支持ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq等多种实验类型，广泛应用于基因组学和生物信息学研究。关键词：NGS分析，数据可视化，生物信息学工具，基因组学，数据归一化，高通量测序。

gget是一个命令行和Python包，提供对20多个生物信息学数据库的统一访问，用于快速查询基因信息、序列分析、蛋白质结构、表达数据和疾病关联。它支持BLAST搜索、AlphaFold结构预测、富集分析等功能，适用于生物信息学研究、数据分析、基因组学探索。关键词：生物信息学、数据库查询、基因分析、序列比对、结构预测、富集分析、快速查询、Python工具。

这个技能专注于pandas数据操作规则，帮助开发者遵循最佳实践进行数据分析和处理。它涵盖方法链式调用、使用loc/iloc进行数据选择、groupby操作等关键方面，适用于数据科学和量化金融领域。关键词：pandas、数据操作、方法链式、数据选择、groupby、数据分析、编码标准。

这个技能提供程序化访问CZ CELLxGENE普查中的标准化单细胞基因组数据，支持按细胞类型、组织、疾病等条件高效查询和分析6100万+细胞，可集成scanpy和PyTorch进行大规模单细胞分析、机器学习和数据可视化。关键词：单细胞分析、基因表达、细胞普查、scanpy、PyTorch、数据查询、生物信息学。

这个技能用于在软件开发和项目管理中，通过 Cursor PM 代理验证头脑风暴的想法，更新计划文件 Plans.md，并实现双代理工作流自动化。关键词：计划验证、任务管理、代理协作、工作流自动化、软件开发、项目管理、效率提升。

这个技能用于使用Python库（如openpyxl和pandas）创建、编辑、分析和可视化电子表格文件（如.xlsx, .csv, .tsv），包括处理公式、引用、格式化和图表。适用于数据分析、金融建模、报表生成等场景，提高工作效率和准确性。关键词：电子表格处理、Python编程、数据分析、Excel自动化、金融建模、数据可视化、量化金融。

此技能提供Linear票务管理的标准操作流程，包括问题创建、状态更新、证据附加等最佳实践，以及开发、暂存和完成阶段的证据模板，便于团队协作和项目管理。关键词：Linear, 票务管理, SOP, 证据模板, 验收标准, 项目管理, 工具集成

使用三点估算(PERT)、T-shirt sizing或功能点分析(FPA)等方法，对软件项目进行科学工时估算，输出乐观值、最可能值、悲观值及风险区间，支持工作包拆分、置信区间计算和修正因子检查。适用于Sprint规划、报价估算、项目评估等场景。关键词：工时估算、PERT三点估算、T恤尺码估算、功能点分析、软件开发工时、项目工作量评估、置信区间、风险分析。

该技能用于对数据表进行快速摘要查询，显示行数、列统计信息和样本数据，适用于数据探索、验证和初步数据分析。关键词：数据摘要、统计查询、数据验证、Starlake、数据探索。