Skip to main content

このリポジトリの skills

infometa/workbuddyskills - 26ページ

SkillsMP は infometa/workbuddyskills から 1,565 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。

infometa/workbuddyskills

収集済み skill 1,565 件中 40 件を表示しています。

職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Implement Stripe payment processing for robust, PCI-compliant payment flows including checkout, subscriptions, and webhooks. Use when integrating Stripe payments, building subscription systems, or implementing secure checkout flows.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Master Python asyncio, concurrent programming, and async/await patterns for high-performance applications. Use when building async APIs, concurrent systems, or I/O-bound applications requiring non-blocking operations.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Create distributable Python packages with proper project structure, setup.py/pyproject.toml, and publishing to PyPI. Use when packaging Python libraries, creating CLI tools, or distributing Python code.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Profile and optimize Python code using cProfile, memory profilers, and performance best practices. Use when debugging slow Python code, optimizing bottlenecks, or improving application performance.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア品質保証アナリスト・テスター
説明

Implement comprehensive testing strategies with pytest, fixtures, mocking, and test-driven development. Use when writing Python tests, setting up test suites, or implementing testing best practices.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Build robust backtesting systems for trading strategies with proper handling of look-ahead bias, survivorship bias, and transaction costs. Use when developing trading algorithms, validating strategies, or building backtesting infrastructure.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Calculate portfolio risk metrics including VaR, CVaR, Sharpe, Sortino, and drawdown analysis. Use when measuring portfolio risk, implementing risk limits, or building risk monitoring systems.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
事務・管理支援従事者の現場監督
説明

Picks random winners from lists, spreadsheets, or Google Sheets for giveaways, raffles, and contests. Ensures fair, unbiased selection with transparency.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

Cloud laboratory platform for automated protein testing and validation. Use when designing proteins and needing experimental validation including binding assays, expression testing, thermostability measurements, enzyme activity assays, or protein sequence…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

Access AlphaFold 200M+ AI-predicted protein structures. Retrieve structures by UniProt ID, download PDB/mmCIF files, analyze confidence metrics (pLDDT, PAE), for drug discovery and structural biology.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Comprehensive Python library for astronomy and astrophysics. This skill should be used when working with astronomical data including celestial coordinates, physical units, FITS files, cosmological calculations, time systems, tables, world coordinate systems…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Benchling R&D platform integration. Access registry (DNA, proteins), inventory, ELN entries, workflows via API, build Benchling Apps, query Data Warehouse, for lab data management automation.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Autonomous biomedical AI agent framework for executing complex research tasks across genomics, drug discovery, molecular biology, and clinical analysis. Use this skill when conducting multi-step biomedical research including CRISPR screening design,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Efficient database search tool for bioRxiv preprint server. Use this skill when searching for life sciences preprints by keywords, authors, date ranges, or categories, retrieving paper metadata, downloading PDFs, or conducting literature reviews.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Access BRENDA enzyme database via SOAP API. Retrieve kinetic parameters (Km, kcat), reaction equations, organism data, and substrate-specific enzyme information for biochemical research and metabolic pathway analysis.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Query the CELLxGENE Census (61M+ cells) programmatically. Use when you need expression data across tissues, diseases, or cell types from the largest curated single-cell atlas. Best for population-scale queries, reference atlas comparisons. For analyzing your…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

Query ChEMBL bioactive molecules and drug discovery data. Search compounds by structure/properties, retrieve bioactivity data (IC50, Ki), find inhibitors, perform SAR studies, for medicinal chemistry.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の高等教育教員
説明

Comprehensive citation management for academic research. Search Google Scholar and PubMed for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他医師
説明

Generate professional clinical decision support (CDS) documents for pharmaceutical and clinical research settings, including patient cohort analyses (biomarker-stratified with outcomes) and treatment recommendation reports (evidence-based guidelines with…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
医療記録スペシャリスト
説明

Write comprehensive clinical reports including case reports (CARE guidelines), diagnostic reports (radiology/pathology/lab), clinical trial reports (ICH-E3, SAE, CSR), and patient documentation (SOAP, H&P, discharge summaries). Full support with templates,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
医療情報技術者・医療記録担当者
説明

Query ClinicalTrials.gov via API v2. Search trials by condition, drug, location, status, or phase. Retrieve trial details by NCT ID, export data, for clinical research and patient matching.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他医師
説明

Access ClinPGx pharmacogenomics data (successor to PharmGKB). Query gene-drug interactions, CPIC guidelines, allele functions, for precision medicine and genotype-guided dosing decisions.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
医療・臨床検査技術者(上級)
説明

Query NCBI ClinVar for variant clinical significance. Search by gene/position, interpret pathogenicity classifications, access via E-utilities API or FTP, annotate VCFs, for genomic medicine.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

Constraint-based metabolic modeling (COBRA). FBA, FVA, gene knockouts, flux sampling, SBML models, for systems biology and metabolic engineering analysis.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

Access COSMIC cancer mutation database. Query somatic mutations, Cancer Gene Census, mutational signatures, gene fusions, for cancer research and precision oncology. Requires authentication.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Distributed computing for larger-than-RAM pandas/NumPy workflows. Use when you need to scale existing pandas/NumPy code beyond memory or across clusters. Best for parallel file processing, distributed ML, integration with existing pandas code. For out-of-core…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Work with Data Commons, a platform providing programmatic access to public statistical data from global sources. Use this skill when working with demographic data, economic indicators, health statistics, environmental data, or any public datasets available…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Pythonic wrapper around RDKit with simplified interface and sensible defaults. Preferred for standard drug discovery including SMILES parsing, standardization, descriptors, fingerprints, clustering, 3D conformers, parallel processing. Returns native…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Molecular ML with diverse featurizers and pre-built datasets. Use for property prediction (ADMET, toxicity) with traditional ML or GNNs when you want extensive featurization options and MoleculeNet benchmarks. Best for quick experiments with pre-trained…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

NGS analysis toolkit. BAM to bigWig conversion, QC (correlation, PCA, fingerprints), heatmaps/profiles (TSS, peaks), for ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq visualization.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

Multiagent AI system for scientific research assistance that automates research workflows from data analysis to publication. This skill should be used when generating research ideas from datasets, developing research methodologies, executing computational…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Diffusion-based molecular docking. Predict protein-ligand binding poses from PDB/SMILES, confidence scores, virtual screening, for structure-based drug design. Not for affinity prediction.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

DNAnexus cloud genomics platform. Build apps/applets, manage data (upload/download), dxpy Python SDK, run workflows, FASTQ/BAM/VCF, for genomics pipeline development and execution.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

Access and analyze comprehensive drug information from the DrugBank database including drug properties, interactions, targets, pathways, chemical structures, and pharmacology data. This skill should be used when working with pharmaceutical data, drug…

原文の言語: 英語

更新
収集済み skill 1,565 件中 40 件を表示しています。