scientific agent skills能帮助ai agent完成数据整理、统计分析、科学绘图和专业研究工作流。它把常用工具的操作方法和检查要求整理成技能，实际能力取决于所选技能、依赖和数据条件；有的任务能在本地完成，有的还需要数据库账号或外部服务。

整理数据并串联分析步骤

可从本地数据检查开始，再衔接Polars、统计分析和科学可视化等技能。较大的任务也能拆成读取、检查、分析、绘图和报告几个阶段。

先说明要回答的问题、字段含义和输出要求。安装技能文件后，相关Python包、系统工具和账号仍需按各自说明准备。

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辅助统计分析和结果报告

statistical-analysis可指导组间比较、相关与回归、假设检查、效应量及结果报告。你需要提供研究设计、样本单位和变量说明。

不要只要求得到一个显著结果。应检查方法是否适合数据，保留估计值、不确定性和分析限制；自动计算不代表研究结论已经成立。

EvoAgentX Workflow

将EvoAgentX（1000+星开源框架）与OpenClaw桥接，实现自我进化的代理工作流——能够随时间自动提升的工作流。

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执行专业领域的既有分析流程

例如scanpy面向单细胞RNA测序，可组织质控、标准化、降维、聚类与探索性标记分析。其他领域也应选择对应工具的技能，而不是让同一流程处理所有数据。

专业任务需要正确的输入与实验背景。图形或脚本运行成功只能说明部分执行条件满足，关键生物学含义仍需领域人员核对。