Discover Documentation skills, compare source repositories and read the instructions for each workflow.
Comprehensive skill for scvi-tools - Deep probabilistic models for single-cell omics analysis. Use for scVI, scANVI, totalVI, MultiVI models, single-cell RNA-seq integration, batch correction, differential expr...
scArches 文档本地镜像全量
OSTA 本地文档（OSTA/）
Comprehensive skill for CellPhoneDB - Database of cell type markers and cell-cell communication analysis for single-cell data. Use for cell type annotation, ligand-receptor analysis, cell-cell interaction infer...
SpatialData-IO 空间数据I/O工具包 - 100%覆盖85个核心文件（20个空间平台+6个API+6个CLI+53个生成器文档）
ArchR docs served from downloaded_docs/archr_scrape - comprehensive scATAC-seq analysis toolkit with all HTML files explicitly listed
Seurat 文档本地镜像（Satija Lab docs，包含 seurat/ 子目录与 archive）
Palantir 本地文档（en/latest）
scvi-tools 单细胞深度学习框架 - 100%覆盖文档（完整API+教程+模型训练+多模态整合）
Giotto Suite 空间转录组学分析工具包 - 100%覆盖718个文件（37个教程+285个核心API+4个数据文档+344个扩展函数+49个工具函数）
CellChat 包源码随附的本地教程 + Rd 转换的函数文档 + R 源码 HTML - 完整覆盖173个文件
RAPIDS Single-Cell GPU 文档完整镜像
Developing Heart Atlas notebooks converted to HTML (local)
MuData 多模态数据分析工具包 - 100%覆盖文档（API+教程+IO指南+核心功能）
ENVI 本地文档+教程+源码 - 100%覆盖13个文件（Sphinx build + 手动转换 notebooks/py）
单细胞分析最佳实践集合 - 100%完整覆盖（410个文件：407个HTML文档+3个项目文档）
Liana-py 细胞互作分析工具包 - 100%覆盖文档（60个核心文件+72个图片文件）
scGLUE 单细胞多组学数据整合工具包 - 100%覆盖文档（完整API+教程+数据整合+图谱分析）
Scanpy 单细胞分析工具包 - 100%覆盖文档（API+教程+预处理+分析+可视化）
SpatialData framework for handling spatial multi-modal and multi-scale data. Use this skill for questions about spatial omics data analysis, visualization, and the SpatialData Python ecosystem.
Comprehensive skill for scARCHES - Deep learning library for single-cell analysis of chromatin accessibility data. Use for scATAC-seq data processing, model training, batch correction, integration with scRNA-se...
BANKSY spatial transcriptomics analysis - comprehensive documentation with notebooks and API
Organ Axis tutorial docs - 100%覆盖文档（模型应用+公式+注释采样+教程)
单细胞分析最佳实践集合——目录索引自动发现，完整抓取HTML/MD与代码块
The default order uses GitHub repository stars from our indexed data. Stars belong to the source repository and may be shared by multiple skills. They indicate repository interest, not skill installs or an independent quality score.