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このリポジトリの skills

strmt7/ai_skills_collection_benchmarked - 13ページ

SkillsMP は strmt7/ai_skills_collection_benchmarked から 968 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。

strmt7/ai_skills_collection_benchmarked

収集済み skill 968 件中 40 件を表示しています。

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

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職業分類
政治学の高等教育教員
説明

Run a multi-perspective Mind Council deliberation on any question, decision, or creative challenge. Use this skill whenever the user wants diverse viewpoints, needs help making a tough decision, asks for a council/panel/board discussion, wants to explore a…

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 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

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Search 78 public scientific, biomedical, materials science, and economic databases via REST APIs. Covers physics/astronomy (NASA, NIST, SDSS, SIMBAD), earth/environment (USGS, NOAA, EPA), chemistry/drugs (PubChem, ChEMBL, DrugBank, FDA, KEGG, ZINC,…

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

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

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職業分類
データサイエンティスト
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

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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

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)
説明

Query the Cancer Dependency Map (DepMap) for cancer cell line gene dependency scores (CRISPR Chronos), drug sensitivity data, and gene effect profiles. Use for identifying cancer-specific vulnerabilities, synthetic lethal interactions, and validating oncology…

原文の言語: 英語

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職業分類
ニュースアナリスト・記者・ジャーナリスト
説明

Extract cognitive patterns and thinking fingerprints from any text. Use this skill when the user wants to analyze how someone thinks, understand cognitive style, profile writing or speech patterns, compare thinking styles between people, asks "what's my…

原文の言語: 英語

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職業分類
生化学者・生物物理学者
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

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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

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職業分類
ワープロ・タイピスト
説明

Use this skill whenever the user wants to create, read, edit, or manipulate Word documents (.docx files). Triggers include: any mention of 'Word doc', 'word document', '.docx', or requests to produce professional documents with formatting like tables of…

原文の言語: 英語

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職業分類
生化学者・生物物理学者
説明

Comprehensive toolkit for protein language models including ESM3 (generative multimodal protein design across sequence, structure, and function) and ESM C (efficient protein embeddings and representations). Use this skill when working with protein sequences,…

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

Phylogenetic tree toolkit (ETE). Tree manipulation (Newick/NHX), evolutionary event detection, orthology/paralogy, NCBI taxonomy, visualization (PDF/SVG), for phylogenomics.

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

Perform comprehensive exploratory data analysis on scientific data files across 200+ file formats. This skill should be used when analyzing any scientific data file to understand its structure, content, quality, and characteristics. Automatically detects file…

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

Parse FCS (Flow Cytometry Standard) files v2.0-3.1. Extract events as NumPy arrays, read metadata/channels, convert to CSV/DataFrame, for flow cytometry data preprocessing.

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

Framework for computational fluid dynamics simulations using Python. Use when running fluid dynamics simulations including Navier-Stokes equations (2D/3D), shallow water equations, stratified flows, or when analyzing turbulence, vortex dynamics, or…

原文の言語: 英語

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職業分類
美術家(画家・彫刻家・イラストレーター含む)
説明

Generate or edit images using AI models (FLUX, Nano Banana 2). Use for general-purpose image generation including photos, illustrations, artwork, visual assets, concept art, and any image that is not a technical diagram or schematic. For flowcharts, circuits,…

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 genomic interval data (BED files) for machine learning tasks. Use for training region embeddings (Region2Vec, BEDspace), single-cell ATAC-seq analysis (scEmbed), building consensus peaks (universes), or any ML-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

Comprehensive geospatial science skill covering remote sensing, GIS, spatial analysis, machine learning for earth observation, and 30+ scientific domains. Supports satellite imagery processing (Sentinel, Landsat, MODIS, SAR, hyperspectral), vector and raster…

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

Python library for working with geospatial vector data including shapefiles, GeoJSON, and GeoPackage files. Use when working with geographic data for spatial analysis, geometric operations, coordinate transformations, spatial joins, overlay operations,…

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 at the start of any computationally intensive scientific task to detect and report available system resources (CPU cores, GPUs, memory, disk space). It creates a JSON file with resource information and strategic recommendations that…

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

Fast CLI/Python queries to 20+ bioinformatics databases. Use for quick lookups: gene info, BLAST searches, AlphaFold structures, enrichment analysis. Best for interactive exploration, simple queries. For batch processing or advanced BLAST use biopython; for…

原文の言語: 英語

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職業分類
生化学者・生物物理学者
説明

Submit and manage protocols on Ginkgo Bioworks Cloud Lab (cloud.ginkgo.bio), a web-based interface for autonomous lab execution on Reconfigurable Automation Carts (RACs). Use when the user wants to run cell-free protein expression (validation or…

原文の言語: 英語

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職業分類
生化学者・生物物理学者
説明

Analyze and engineer protein glycosylation. Scan sequences for N-glycosylation sequons (N-X-S/T), predict O-glycosylation hotspots, and access curated glycoengineering tools (NetOGlyc, GlycoShield, GlycoWorkbench). For glycoprotein engineering, therapeutic…

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

High-performance toolkit for genomic interval analysis in Rust with Python bindings. Use when working with genomic regions, BED files, coverage tracks, overlap detection, tokenization for ML models, or fragment analysis in computational genomics and machine…

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

Lightweight WSI tile extraction and preprocessing. Use for basic slide processing tissue detection, tile extraction, stain normalization for H&E images. Best for simple pipelines, dataset preparation, quick tile-based analysis. For advanced spatial…

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

Automated LLM-driven hypothesis generation and testing on tabular datasets. Use when you want to systematically explore hypotheses about patterns in empirical data (e.g., deception detection, content analysis). Combines literature insights with data-driven…

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

Structured hypothesis formulation from observations. Use when you have experimental observations or data and need to formulate testable hypotheses with predictions, propose mechanisms, and design experiments to test them. Follows scientific method framework.…

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

Query and download public cancer imaging data from NCI Imaging Data Commons using idc-index. Use for accessing large-scale radiology (CT, MR, PET) and pathology datasets for AI training or research. No authentication required. Query by metadata, visualize in…

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 infographics using Nano Banana Pro AI with smart iterative refinement. Uses Gemini 3 Pro for quality review. Integrates research-lookup and web search for accurate data. Supports 10 infographic types, 8 industry styles, and colorblind-safe…

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職業分類
その他の医療診断・治療従事者
説明

Comprehensive toolkit for preparing ISO 13485 certification documentation for medical device Quality Management Systems. Use when users need help with ISO 13485 QMS documentation, including (1) conducting gap analysis of existing documentation, (2) creating…

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Electronic lab notebook API integration. Access notebooks, manage entries/attachments, backup notebooks, integrate with Protocols.io/Jupyter/REDCap, for programmatic ELN workflows.

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 LaminDB, an open-source data framework for biology that makes data queryable, traceable, reproducible, and FAIR. Use when managing biological datasets (scRNA-seq, spatial, flow cytometry, etc.), tracking…

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

Latch platform for bioinformatics workflows. Build pipelines with Latch SDK, @workflow/@task decorators, deploy serverless workflows, LatchFile/LatchDir, Nextflow/Snakemake integration.

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
その他の生物科学者
説明

Conduct comprehensive, systematic literature reviews using multiple academic databases (PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar, etc.). This skill should be used when conducting systematic literature reviews, meta-analyses, research synthesis, or…

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

Comprehensive markdown and Mermaid diagram writing skill. Use when creating any scientific document, report, analysis, or visualization. Establishes text-based diagrams as the default documentation standard with full style guides (markdown + mermaid), 24…

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 comprehensive market research reports (50+ pages) in the style of top consulting firms (McKinsey, BCG, Gartner). Features professional LaTeX formatting, extensive visual generation with scientific-schematics and generate-image, deep integration with…

原文の言語: 英語

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職業分類
ワープロ・タイピスト
説明

Convert files and office documents to Markdown. Supports PDF, DOCX, PPTX, XLSX, images (with OCR), audio (with transcription), HTML, CSV, JSON, XML, ZIP, YouTube URLs, EPubs and more.

原文の言語: 英語

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収集済み skill 968 件中 40 件を表示しています。