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このリポジトリの skills

strmt7/ai_skills_collection_benchmarked - 24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
司書・メディアコレクションスペシャリスト医学科学者(疫学者除く)
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

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職業分類
その他医師医療・臨床検査技術者(上級)
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

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職業分類
その他医師看護師
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

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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
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

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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
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
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
データサイエンティスト
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
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
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
ソフトウェア開発者
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
生化学者・生物物理学者
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,…

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職業分類
ソフトウェア開発者
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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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Cloud computing platform for running Python on GPUs and serverless infrastructure. Use when deploying AI/ML models, running GPU-accelerated workloads, serving web endpoints, scheduling batch jobs, or scaling Python code to the cloud. Use this skill whenever…

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Comprehensive biosignal processing toolkit for analyzing physiological data including ECG, EEG, EDA, RSP, PPG, EMG, and EOG signals. Use this skill when processing cardiovascular signals, brain activity, electrodermal responses, respiratory patterns, muscle…

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職業分類
生化学者・生物物理学者
説明

Neuropixels neural recording analysis. Load SpikeGLX/OpenEphys data, preprocess, motion correction, Kilosort4 spike sorting, quality metrics, Allen/IBL curation, AI-assisted visual analysis, for Neuropixels 1.0/2.0 extracellular electrophysiology. Use when…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Self-hosted, open-source alternative to Google NotebookLM for AI-powered research and document analysis. Use when organizing research materials into notebooks, ingesting diverse content sources (PDFs, videos, audio, web pages, Office documents), generating…

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Full-featured computational pathology toolkit. Use for advanced WSI analysis including multiplexed immunofluorescence (CODEX, Vectra), nucleus segmentation, tissue graph construction, and ML model training on pathology data. Supports 160+ slide formats. 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

Create research posters using HTML/CSS that can be exported to PDF or PPTX. Use this skill ONLY when the user explicitly requests PowerPoint/PPTX poster format. For standard research posters, use latex-posters instead. This skill provides modern web-based…

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

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.

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Comprehensive healthcare AI toolkit for developing, testing, and deploying machine learning models with clinical data. This skill should be used when working with electronic health records (EHR), clinical prediction tasks (mortality, readmission, drug…

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

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…

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職業分類
ソフトウェア開発者
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.

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職業分類
ソフトウェア開発者
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
化学者
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…

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職業分類
生化学者・生物物理学者物理学者
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.

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職業分類
ソフトウェア開発者
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
美術家(画家・彫刻家・イラストレーター含む)
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…

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職業分類
高等教育数理科学教員高等教育物理学教員
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…

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職業分類
データサイエンティスト
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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…

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職業分類
微生物学者その他の生物科学者
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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

Deep generative models for single-cell omics. Use when you need probabilistic batch correction (scVI), transfer learning, differential expression with uncertainty, or multi-modal integration (TOTALVI, MultiVI). Best for advanced modeling, batch effects,…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Zero-shot time series forecasting with Google's TimesFM foundation model. Use for any univariate time series (sales, sensors, energy, vitals, weather) without training a custom model. Supports CSV/DataFrame/array inputs with point forecasts and prediction…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

PyTorch-native graph neural networks for molecules and proteins. Use when building custom GNN architectures for drug discovery, protein modeling, or knowledge graph reasoning. Best for custom model development, protein property prediction, retrosynthesis. For…

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職業分類
その他医師ナースプラクティショナー
説明

Generate concise (3-4 page), focused medical treatment plans in LaTeX/PDF format for all clinical specialties. Supports general medical treatment, rehabilitation therapy, mental health care, chronic disease management, perioperative care, and pain management.…

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職業分類
高等教育数理科学教員
説明

Access comprehensive LaTeX templates, formatting requirements, and submission guidelines for major scientific publication venues (Nature, Science, PLOS, IEEE, ACM), academic conferences (NeurIPS, ICML, CVPR, CHI), research posters, and grant proposals (NSF,…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Benchmark converted code against the frozen upstream implementation before making performance claims.

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

Optimize a parity-proven ome-zarr native C++ surface for measurable speedups by improving data layout, copies, cache behavior, and boundary design without changing behavior.

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

Run the smallest correct verification lane and report it precisely.

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