seq 是一个用于挖掘 Codex 会话和记忆文件的工具，专注于技能使用分析、格式合规性检查、令牌指标统计和会话查找。它支持灵活查询、数据分析和报告生成，适用于数据挖掘、性能评估、SEO优化和会话分析。关键词：数据挖掘、会话分析、技能使用、格式合规、令牌统计、SEO优化、Codex工具、数据分析工具。

这个技能用于通过Rube MCP和Composio工具包自动化Segment客户数据平台的操作，包括事件跟踪、用户识别、群组管理、页面浏览、别名管理和批量操作。关键词：Segment, 自动化, 数据分析, 客户数据平台, Rube MCP, Composio, 商业智能, 数据工程。

表单转化率优化（Form CRO）是一种专注于提高网站表单完成率和转化率的技能，涉及表单设计、用户体验优化、A/B测试和数据分析，旨在减少用户摩擦、捕获高质量数据并提升营销效果。关键词包括：表单优化、转化率提升、用户体验、CRO策略、A/B测试、数据分析。

NetworkX是一个Python库，专门用于创建、分析和可视化复杂网络和图表。它支持多种图类型、丰富的图算法、网络生成、文件I/O和可视化功能，适用于社交网络、生物网络、交通系统等领域。关键词：网络分析、图算法、Python库、数据可视化、复杂网络、社交网络分析、图数据处理、网络科学、算法库。

ETE工具包是一个用于系统发育树分析和可视化的Python工具集，支持树操作、进化事件检测、正交性分析、NCBI分类学集成及高质量可视化。适用于系统发生学研究、基因家族分析、聚类分析和科研绘图。关键词：系统发育树、进化分析、树可视化、基因树、正交性、NCBI分类学、聚类分析。

本技能提供关于 Atomic Simulation Environment (ASE) Python 库的专家指导，用于原子模拟，包括结构构建、计算器设置、优化、动力学和分析等，适用于材料科学、化学模拟等领域。关键词：Python ASE, 原子模拟, 材料科学, DFT计算, 分子动力学, 结构优化, 模拟分析, ASE库

这个技能帮助用户根据问题特性选择适当的数学框架，通过专家启发式决策树，适用于物理、经济、数据科学等领域的建模问题。关键词：数学模型、数学框架、问题建模、决策树、启发式方法。

该技能用于在图形数论中提供质数相关问题的解决策略，包括质数测试、因式分解、质数分布分析等，适用于算法设计、数学研究和数据分析。关键词：质数、图论、数论、算法、问题解决、数学建模。

这个技能用于查询Reactome数据库进行通路分析，包括富集分析、基因-通路映射、疾病通路探索、分子交互分析和表达分析，适用于系统生物学研究。关键词：Reactome、通路分析、系统生物学、生物信息学、基因富集、分子交互。

AnnData是Python中用于单细胞基因组学数据存储和操作的库，支持数据创建、文件I/O、拼接和内存高效工作流。关键词：AnnData, 单细胞基因组学, 数据分析, Python, 数据管理, scRNA-seq, 生物信息学

此技能通过分析开发者最近的Claude Code聊天历史，识别编码模式、发展差距和改进领域，从HackerNews策展相关学习资源，并自动发送个性化成长报告到Slack直接消息。它旨在帮助开发者基于实际工作数据进行数据驱动的个人成长分析，优化编码技能和工作效率。关键词：开发者成长、编码分析、数据驱动、学习资源、Slack报告。

pymatgen是一个全面的Python材料分析库，专为计算材料科学设计。它支持晶体结构创建与转换（如CIF、POSCAR格式）、相图与热力学稳定性分析、电子结构数据（能带结构、态密度）处理、表面与界面生成、材料项目数据库访问等功能。适用于材料科学家、研究人员进行高效材料发现、高通量计算工作流和数据分析。关键词：Python, 材料科学, 晶体结构, 相图, 电子结构, 材料项目, 计算化学, 数据分析。