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このリポジトリの skills

davila7/claude-code-templates - 19ページ

SkillsMP は davila7/claude-code-templates から 850 件の skill を収集しています。skill を開くとソースと詳細を確認できます。

davila7/claude-code-templates

収集済み skill 850 件中 40 件を表示しています。

職業分類
その他の高等教育教員
説明

Systematic peer review toolkit. Evaluate methodology, statistics, design, reproducibility, ethics, figure integrity, reporting standards, for manuscript and grant review across disciplines.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Cross-platform Python library for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Enables building and training quantum circuits with automatic differentiation, seamless integration with PyTorch/JAX/TensorFlow, and device-independent…

原文の言語: 英語

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職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Perform AI-powered web searches with real-time information using Perplexity models via LiteLLM and OpenRouter. This skill should be used when conducting web searches for current information, finding recent scientific literature, getting grounded answers with…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Interactive scientific and statistical data visualization library for Python. Use when creating charts, plots, or visualizations including scatter plots, line charts, bar charts, heatmaps, 3D plots, geographic maps, statistical distributions, financial…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Fast DataFrame library (Apache Arrow). Select, filter, group_by, joins, lazy evaluation, CSV/Parquet I/O, expression API, for high-performance data analysis workflows.

原文の言語: 英語

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職業分類
グラフィックデザイナー
説明

Create professional research posters in LaTeX using beamerposter, tikzposter, or baposter. Support for conference presentations, academic posters, and scientific communication. Includes layout design, color schemes, multi-column formats, figure integration,…

原文の言語: 英語

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職業分類
生物技術者
説明

Integration with protocols.io API for managing scientific protocols. This skill should be used when working with protocols.io to search, create, update, or publish protocols; manage protocol steps and materials; handle discussions and comments; organize…

原文の言語: 英語

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職業分類
化学者
説明

Query PubChem via PUG-REST API/PubChemPy (110M+ compounds). Search by name/CID/SMILES, retrieve properties, similarity/substructure searches, bioactivity, for cheminformatics.

原文の言語: 英語

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職業分類
疫学者
説明

Direct REST API access to PubMed. Advanced Boolean/MeSH queries, E-utilities API, batch processing, citation management. For Python workflows, prefer biopython (Bio.Entrez). Use this for direct HTTP/REST work or custom API implementations.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

This skill should be used when working with reinforcement learning tasks including high-performance RL training, custom environment development, vectorized parallel simulation, multi-agent systems, or integration with existing RL environments (Gymnasium,…

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Differential gene expression analysis (Python DESeq2). Identify DE genes from bulk RNA-seq counts, Wald tests, FDR correction, volcano/MA plots, for RNA-seq analysis.

原文の言語: 英語

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)
説明

Python library for working with DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) files. Use this skill when reading, writing, or modifying medical imaging data in DICOM format, extracting pixel data from medical images (CT, MRI, X-ray, ultrasound),…

原文の言語: 英語

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)
説明

Comprehensive healthcare AI toolkit for developing, testing, and deploying machine learning models with clinical data. This skill should be used when working with electronic health records (EHR), clinical prediction tasks (mortality, readmission, drug…

原文の言語: 英語

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職業分類
生物技術者
説明

Laboratory automation toolkit for controlling liquid handlers, plate readers, pumps, heater shakers, incubators, centrifuges, and analytical equipment. Use this skill when automating laboratory workflows, programming liquid handling robots (Hamilton STAR,…

原文の言語: 英語

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職業分類
材料科学者
説明

Materials science toolkit. Crystal structures (CIF, POSCAR), phase diagrams, band structure, DOS, Materials Project integration, format conversion, for computational materials science.

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Bayesian modeling with PyMC. Build hierarchical models, MCMC (NUTS), variational inference, LOO/WAIC comparison, posterior checks, for probabilistic programming and inference.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他のエンジニア
説明

Multi-objective optimization framework. NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D, Pareto fronts, constraint handling, benchmarks (ZDT, DTLZ), for engineering design and optimization problems.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Python interface to OpenMS for mass spectrometry data analysis. Use for LC-MS/MS proteomics and metabolomics workflows including file handling (mzML, mzXML, mzTab, FASTA, pepXML, protXML, mzIdentML), signal processing, feature detection, peptide…

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Genomic file toolkit. Read/write SAM/BAM/CRAM alignments, VCF/BCF variants, FASTA/FASTQ sequences, extract regions, calculate coverage, for NGS data processing pipelines.

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Therapeutics Data Commons. AI-ready drug discovery datasets (ADME, toxicity, DTI), benchmarks, scaffold splits, molecular oracles, for therapeutic ML and pharmacological prediction.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Deep learning framework (PyTorch Lightning). Organize PyTorch code into LightningModules, configure Trainers for multi-GPU/TPU, implement data pipelines, callbacks, logging (W&B, TensorBoard), distributed training (DDP, FSDP, DeepSpeed), for scalable neural…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Comprehensive quantum computing toolkit for building, optimizing, and executing quantum circuits. Use when working with quantum algorithms, simulations, or quantum hardware including (1) Building quantum circuits with gates and measurements, (2) Running…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Quantum mechanics simulations and analysis using QuTiP (Quantum Toolbox in Python). Use when working with quantum systems including: (1) quantum states (kets, bras, density matrices), (2) quantum operators and gates, (3) time evolution and dynamics…

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職業分類
化学者
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Cheminformatics toolkit for fine-grained molecular control. SMILES/SDF parsing, descriptors (MW, LogP, TPSA), fingerprints, substructure search, 2D/3D generation, similarity, reactions. For standard workflows with simpler interface, use datamol (wrapper…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Query Reactome REST API for pathway analysis, enrichment, gene-pathway mapping, disease pathways, molecular interactions, expression analysis, for systems biology studies.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の高等教育教員
説明

Write competitive research proposals for NSF, NIH, DOE, and DARPA. Agency-specific formatting, review criteria, budget preparation, broader impacts, significance statements, innovation narratives, and compliance with submission requirements.

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職業分類
その他の高等教育教員
説明

Look up current research information using Perplexity's Sonar Pro Search or Sonar Reasoning Pro models through OpenRouter. Automatically selects the best model based on query complexity. Search academic papers, recent studies, technical documentation, and…

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Single-cell RNA-seq analysis. Load .h5ad/10X data, QC, normalization, PCA/UMAP/t-SNE, Leiden clustering, marker genes, cell type annotation, trajectory, for scRNA-seq analysis.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生命科学者
説明

Research ideation partner. Generate hypotheses, explore interdisciplinary connections, challenge assumptions, develop methodologies, identify research gaps, for creative scientific problem-solving.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生命科学者
説明

Evaluate research rigor. Assess methodology, experimental design, statistical validity, biases, confounding, evidence quality (GRADE, Cochrane ROB), for critical analysis of scientific claims.

原文の言語: 英語

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職業分類
グラフィックデザイナー
説明

Create publication-quality scientific diagrams using Nano Banana Pro AI with smart iterative refinement. Uses Gemini 3 Pro for quality review. Only regenerates if quality is below threshold for your document type. Specialized in neural network architectures,…

原文の言語: 英語

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職業分類
グラフィックデザイナー
説明

Build slide decks and presentations for research talks. Use this for making PowerPoint slides, conference presentations, seminar talks, research presentations, thesis defense slides, or any scientific talk. Provides slide structure, design templates, timing…

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生命科学者
説明

Create publication figures with matplotlib/seaborn/plotly. Multi-panel layouts, error bars, significance markers, colorblind-safe, export PDF/EPS/TIFF, for journal-ready scientific plots.

原文の言語: 英語

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職業分類
テクニカルライター
説明

Core skill for the deep research and writing tool. Write scientific manuscripts in full paragraphs (never bullet points). Use two-stage process: (1) create section outlines with key points using research-lookup, (2) convert to flowing prose. IMRAD structure,…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Biological data toolkit. Sequence analysis, alignments, phylogenetic trees, diversity metrics (alpha/beta, UniFrac), ordination (PCoA), PERMANOVA, FASTA/Newick I/O, for microbiome analysis.

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Machine learning in Python with scikit-learn. Use when working with supervised learning (classification, regression), unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction), model evaluation, hyperparameter tuning, preprocessing, or building ML…

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Comprehensive toolkit for survival analysis and time-to-event modeling in Python using scikit-survival. Use this skill when working with censored survival data, performing time-to-event analysis, fitting Cox models, Random Survival Forests, Gradient Boosting…

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

This skill should be used when working with single-cell omics data analysis using scvi-tools, including scRNA-seq, scATAC-seq, CITE-seq, spatial transcriptomics, and other single-cell modalities. Use this skill for probabilistic modeling, batch correction,…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Statistical visualization. Scatter, box, violin, heatmaps, pair plots, regression, correlation matrices, KDE, faceted plots, for exploratory analysis and publication figures.

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Model interpretability and explainability using SHAP (SHapley Additive exPlanations). Use this skill when explaining machine learning model predictions, computing feature importance, generating SHAP plots (waterfall, beeswarm, bar, scatter, force, heatmap),…

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