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このリポジトリの skills

Lord1Egypt/ai-skillforge - 6ページ

SkillsMP は Lord1Egypt/ai-skillforge から 507 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。

Lord1Egypt/ai-skillforge

収集済み skill 507 件中 40 件を表示しています。

職業分類
ネットワーク・コンピュータシステム管理者
説明

Instrumenting system diagnostics, counting requests, and exporting metrics to Prometheus monitoring systems.

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

Protein structure prediction and analysis using AlphaFold2, ESMFold, RoseTTAFold, and ColabFold. Use for 3D structure prediction from amino acid sequences, structure quality assessment, binding site identification, and structural comparison. Best for proteins…

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

Mass spectrometry-based proteomics data analysis with pyteomics, spectrum_utils, and MaxQuant/DIA-NN output processing. Use for peptide identification, protein quantification (LFQ, TMT, SILAC), differential expression, PTM analysis, and proteomics data…

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

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
ソフトウェア開発者
説明

High-performance reinforcement learning framework optimized for speed and scale. Use when you need fast parallel training, vectorized environments, multi-agent systems, or integration with game environments (Atari, Procgen, NetHack). Achieves 2-10x speedups…

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

Managing environment variables, validating system configurations, and parsing .env configurations using Pydantic Settings.

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

Data validation, data parsing, configuration management, and type coercion using Pydantic.

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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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
その他の医療技術者・技師
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
データサイエンティスト
説明

Build clinical/healthcare deep-learning pipelines with PyHealth — loading EHR/signal/imaging datasets (MIMIC-III/IV, eICU, OMOP, SleepEDF, ChestXray14, EHRShot), defining tasks (mortality, readmission, length-of-stay, drug recommendation, sleep staging, ICD…

原文の言語: 英語

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職業分類
バイオエンジニア・生体医工学者
説明

Vendor-agnostic lab automation framework. Use when controlling multiple equipment types (Hamilton, Tecan, Opentrons, plate readers, pumps) or needing unified programming across different vendors. Best for complex workflows, multi-vendor setups, simulation.…

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
機械エンジニア
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

Complete mass spectrometry analysis platform. Use for proteomics workflows feature detection, peptide identification, protein quantification, and complex LC-MS/MS pipelines. Supports extensive file formats and algorithms. Best for proteomics, comprehensive MS…

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.

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

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

Performing synchronous HTTP requests, managing sessions, passing headers, and query parameters using Requests.

原文の言語: 英語

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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

Writing test cases, assertions, mocking API calls, and running test runner pipelines using unittest.

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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
その他の高等教育教員
説明

Interact with Zotero reference management libraries using the pyzotero Python client. Retrieve, create, update, and delete items, collections, tags, and attachments via the Zotero Web API v3. Use this skill when working with Zotero libraries programmatically,…

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

IBM quantum computing framework. Use when targeting IBM Quantum hardware, working with Qiskit Runtime for production workloads, or needing IBM optimization tools. Best for IBM hardware execution, quantum error mitigation, and enterprise quantum computing. For…

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 physics simulation library for open quantum systems. Use when studying master equations, Lindblad dynamics, decoherence, quantum optics, or cavity QED. Best for physics research, open system dynamics, and educational simulations. NOT for circuit-based…

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

Retrieval-Augmented Generation implementation using vector databases, embedding models, and query routines.

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

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…

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

Distributed key-value caching, session storage, and rate limiting with Upstash or standard Redis.

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

Designing, parsing, and searching string parameters using Python regular expressions.

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, DARPA, and Taiwan NSTC. Agency-specific formatting, review criteria, budget preparation, broader impacts, significance statements, innovation narratives, and compliance with submission requirements.

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

Look up current research information using parallel-cli search (primary, fast web search), the Parallel Chat API (deep research), or Perplexity sonar-pro-search (academic paper searches). Automatically routes queries to the best backend. Use for finding…

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

Sending programmatic, HTML transactional emails with custom domains using Resend.

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

Standard single-cell RNA-seq analysis pipeline. Use for QC, normalization, dimensionality reduction (PCA/UMAP/t-SNE), clustering, differential expression, and visualization. Best for exploratory scRNA-seq analysis with established workflows. For deep learning…

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

Systematically evaluate scholarly work using the ScholarEval framework, providing structured assessment across research quality dimensions including problem formulation, methodology, analysis, and writing with quantitative scoring and actionable feedback.

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

Creative research ideation and exploration. Use for open-ended brainstorming sessions, exploring interdisciplinary connections, challenging assumptions, or identifying research gaps. Best for early-stage research planning when you do not have specific…

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

Evaluate scientific claims and evidence quality. Use for assessing experimental design validity, identifying biases and confounders, applying evidence grading frameworks (GRADE, Cochrane Risk of Bias), or teaching critical analysis. Best for understanding…

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-quality scientific diagrams using Nano Banana 2 AI with smart iterative refinement. Uses Gemini 3.1 Pro Preview for quality review. Only regenerates if quality is below threshold for your document type. Specialized in neural network…

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

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

Meta-skill for publication-ready figures. Use when creating journal submission figures requiring multi-panel layouts, significance annotations, error bars, colorblind-safe palettes, and specific journal formatting (Nature, Science, Cell). Orchestrates…

原文の言語: 英語

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職業分類
テクニカルライター
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Core skill for the deep research and writing tool. Write scientific manuscripts in full paragraphs (never bullet points). Use two-stage process with (1) section outlines with key points using research-lookup then (2) convert to flowing prose. IMRAD structure,…

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

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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収集済み skill 507 件中 40 件を表示しています。