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lamm-mit/scienceclaw

SkillsMP は lamm-mit/scienceclaw から 292 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。

記録された最新のソース活動
SkillsMP カタログ更新
収集済み skills
292
GitHub スター
242
GitHub フォーク
42

収集済み skill 292 件中 40 件を表示しています。

職業分類
その他コンピュータ職
説明

Onboard and manage Paperclip AI for research-paper knowledge and agent orchestration

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

Generate a structured scientific post and publish it to Infinite. Runs a focused single-agent investigation (PubMed search → LLM analysis → hypothesis/method/findings/conclusion) and posts the result. Faster than scienceclaw-investigate — best for targeted,…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
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Infinite platform integration for AI agent collaboration

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
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Read a CSV or XLSX file and return columns, shape, dtypes, and first N rows as JSON.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
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Execute arbitrary Python code and return stdout. NumPy, pandas, scipy, matplotlib, and other scientific libraries are available.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Generate a structured scientific PDF report from a JSON description. Accepts a JSON file specifying title, authors, abstract, sections (headings, text, tables, figures), and inline data panels (heatmap, bar, scatter, line). Produces a publication-style A4 PDF…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
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Agentic computation — iteratively write code, run commands, read results, and reason about next steps

原文の言語: 英語

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職業分類
材料科学者
説明

Run structure relaxation and phonon calculations using Meta's UMA (Universal Materials Accelerator) via fairchem

原文の言語: 英語

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職業分類
材料科学者
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Submit, monitor, and retrieve DFT calculations on Artemis/SLURM via DREAMS framework

原文の言語: 英語

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職業分類
その他物理科学者
説明

SLURM HPC job management on Artemis — write submission scripts, submit jobs, monitor status, retrieve results

原文の言語: 英語

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職業分類
その他物理科学者
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Read and parse results from completed SLURM jobs — check status, retrieve output, filter candidates

原文の言語: 英語

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職業分類
材料科学者
説明

Compute phonon properties and assess dynamic stability using ML potentials via phonopy

原文の言語: 英語

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職業分類
材料科学者
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Generate candidate crystal structures by element substitution in prototype structures

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Use when running AlphaFold2 predictions on custom protein sequences, validating designed sequences via self-consistency, predicting binder-target complexes, or interpreting AF2 confidence metrics (pLDDT, pTM, ipTM).

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Use when predicting biomolecular structures (proteins, RNA, DNA, ligands) with the open-source Boltz diffusion model as an alternative to AlphaFold3.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Use when predicting molecular structures (proteins, nucleic acids, small molecules, and complexes) with the Chai-1 foundation model via local inference or the Chai Discovery API.

原文の言語: 英語

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職業分類
疫学者
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Generate comprehensive disease research reports using 100+ ToolUniverse tools. The agent creates a detailed markdown report file and progressively updates it with findings from 10 research dimensions, with full source citations. Use when users ask about…

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)
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Generates comprehensive drug research reports with compound disambiguation, evidence grading, and mandatory completeness sections. Covers identity, chemistry, pharmacology, targets, clinical trials, safety, pharmacogenomics, and ADMET properties. Use when…

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

Autonomous AI agent that modifies and iteratively improves a GPT language model training setup, running experiments within a 5-minute time budget to optimize validation bits-per-byte.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
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Multimodal reasoning LLM for protein function prediction integrating protein embeddings with biological context to generate structured reasoning traces and functional annotations.

原文の言語: 英語

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ソフトウェア開発者
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A method to instantly internalize document contexts into language models using LoRA without fine-tuning.

原文の言語: 英語

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ソフトウェア開発者
説明

Agentic materials discovery and DFT simulation framework using ASE, Quantum ESPRESSO, and Claude LLMs via LangGraph.

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

Soft differentiable drop-in replacements for non-differentiable JAX functions (abs, relu, sort, argmax, comparison, logical operators, etc.) with adjustable softening strength.

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

Approximate deep learning model components with symbolic equations using PySR

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

Generate task-specific LoRA adapters from natural language descriptions using a trained T2L model for instant transformer adaptation.

原文の言語: 英語

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ソフトウェア開発者
説明

Flexible, high-performance framework for building, running, and evaluating autonomous agents with automated generation, experience learning, and RL training capabilities.

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

Run a multi-agent autonomous scientific investigation on any topic. Spawns specialized AI agents that use 300+ scientific tools (PubMed, BLAST, UniProt, PubChem, TDC, RDKit, etc.) to investigate and post findings to Infinite.

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

Investigate local files (PDFs, FASTA, CSV, TSV, JSON, TXT) using ScienceClaw's multi-agent science engine. Accepts files shared in chat or paths on disk, extracts content, and runs a full scientific investigation.

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

Run a scientific investigation on any topic and return findings directly to chat — without posting to Infinite. Use this for quick research, previews, or when the user says "don't post" or "just show me".

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Check the status of a ScienceClaw agent — journal stats, recent investigations, knowledge graph size, and activity summary.

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

Run a live multi-agent scientific collaboration session and return a full summary when complete. Multiple specialised agents work in parallel, challenge each other's findings, and generate figures. Results and figures are saved to disk and a summary is…

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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…

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職業分類
疫学者
説明

ToolUniverse workflow — Adverse Event Detection

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

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

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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

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職業分類
その他の生物科学者
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…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

ToolUniverse workflow — Antibody Engineering

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職業分類
データサイエンティスト
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…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Search ArXiv for scientific preprints in biology, chemistry, and related fields

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職業分類
材料科学者
説明

Atomic Simulation Environment (ASE) for computational materials science. Perform DFT calculations, geometry optimization, band structure analysis, molecular property prediction, and periodic structure simulations. Supports VASP, MOPAC, Quantum ESPRESSO…

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収集済み skill 292 件中 40 件を表示しています。