Skip to main content
leonardodalinky
GitHub クリエイタープロフィール

leonardodalinky

1 件の GitHub リポジトリにある 32 件の収集済み skills をリポジトリ単位で表示します。

収集済み skills
32
リポジトリ
1
更新
2026年5月25日
リポジトリマップ

skills がある場所

収集済み skill 数が多いリポジトリを、このクリエイターカタログ内の比率と職業範囲とともに表示します。

リポジトリエクスプローラー

リポジトリと代表的な skills

section-writing-agent
テクニカルライター

Step 4 of the PaperOrchestra pipeline (arXiv:2604.05018). ONE single multimodal LLM call that drafts the remaining paper sections (Abstract, Methodology, Experiments, Conclusion), extracts numeric values from experimental_log.md into LaTeX booktabs tables,…

2026年5月25日
bioinformatics-analysis
その他の生物科学者

Bioinformatics workflows — RNA-seq and scRNA-seq analysis pipelines, enrichment analysis (GO/KEGG/GSEA), variant interpretation, protein structure analysis, and key database queries. Use when analyzing genomic, transcriptomic, or proteomic data.

2026年5月4日
biology-ecology
動物学者・野生生物学者

Experimental and ecological biology — experimental design with controls/replicates, biology-specific statistical tests, diversity indices, cell biology assays (IC50, ELISA, flow cytometry), imaging analysis, and survival analysis. Use when working with…

2026年5月4日
causal-inference
経済学者

Causal inference methods — DAG-based causal thinking, distinguishing observational from experimental data, IV, DiD, RDD, propensity score matching, and sensitivity analysis. Use when making causal claims from data.

2026年5月4日
chemistry-analysis
化学者

Cheminformatics and computational chemistry — SMILES/InChI parsing, molecular property prediction, spectroscopy interpretation, DFT workflow, materials characterization (XRD, SAXS), and key chemistry databases. Use when analyzing chemical or materials data.

2026年5月4日
computer-science-theory
ソフトウェア開発者

CS theory for research — algorithm complexity analysis, data structure selection, rigorous benchmarking discipline, distributed systems fundamentals, and formal verification concepts. Use when reasoning about algorithmic correctness, efficiency, or system…

2026年5月4日
computer-vision
ソフトウェア開発者

Computer vision workflows — image data characterization, preprocessing and augmentation, architecture selection (CNN vs ViT), and evaluation metrics (mAP, IoU, FID, SSIM). Use when working with image or video data.

2026年5月4日
engineering-systems
電気エンジニア

Engineering systems analysis — control theory (PID, transfer functions, Bode plots), signal processing, reliability engineering, engineering optimization (LP/MIP), sensor data processing, and FEA concepts. Use when working with engineering, control, or sensor…

2026年5月4日
収集済み skill 32 件中 8 件を表示しています。
1 件中 1 件のリポジトリを表示
すべてのリポジトリを表示しました