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このリポジトリの skills

TuYv/ccpm - 54ページ

SkillsMP は TuYv/ccpm から 5,252 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。

TuYv/ccpm

収集済み skill 5,252 件中 40 件を表示しています。

職業分類
ソフトウェア開発者
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Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize…

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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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…

原文の言語: 英語

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ソフトウェア開発者
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Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

原文の言語: 英語

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その他コンピュータ職
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Observe the user's screen via screenpipe, detect repeated research workflows, match them against existing scientific-agent-skills, and draft new skills (or composition recipes that chain existing ones) for the patterns not yet covered. Use when the user asks…

原文の言語: 英語

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ソフトウェア開発者
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Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

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
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Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews,…

原文の言語: 英語

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ソフトウェア開発者
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Use this skill when working with Brain Imaging Data Structure (BIDS) datasets: organizing neuroscience and biomedical data (MRI, EEG, MEG, iEEG, PET, microscopy, NIRS, motion capture, EMG, MR spectroscopy, behavioral), querying BIDS layouts, validating…

原文の言語: 英語

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ソフトウェア開発者
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Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick…

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

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database…

原文の言語: 英語

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ソフトウェア開発者
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End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression…

原文の言語: 英語

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データサイエンティスト
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Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial…

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ソフトウェア開発者
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Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use…

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
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Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find…

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医療情報技術者・医療記録担当者
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Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live…

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職業分類
医療情報技術者・医療記録担当者
説明

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every…

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職業分類
ソフトウェア開発者
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Constraint-based metabolic modeling (COBRA). FBA, FVA, gene knockouts, flux sampling, SBML models, for systems biology and metabolic engineering analysis.

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プロジェクト管理専門家
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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…

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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
ソフトウェア開発者
説明

Query documented public database APIs with explicit endpoints, filters, pagination, and provenance. Use when a scientific, regulatory, financial, or other database-backed fact must be retrieved reproducibly from a named source rather than inferred from…

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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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
ソフトウェア開発者
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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
データサイエンティスト
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Generate transcriptome-wide virtual spatial transcriptomics from H&E histology with DeepSpot-M. Use when you need spatial gene expression in log1p-CPM for 224x224 tiles at about 20x, want to query protein-coding genes by symbol instead of a fixed panel, or…

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職業分類
ソフトウェア開発者
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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

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
ソフトウェア開発者
説明

DiffDock and DiffDock-L molecular docking. Use for protein-small-molecule pose prediction from PDB or sequence plus SMILES/SDF/MOL2, batch docking, virtual screening, and pose-confidence interpretation. Not for binding affinity 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

Build and operate reproducible genomics workloads on DNAnexus with the dx CLI, dxpy, apps/applets, native workflows, dxCompiler, and Nextflow. Use for DNAnexus data transfers, dxapp.json development, execution monitoring, workflow import, and project…

原文の言語: 英語

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職業分類
DTPオペレーター
説明

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

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Use when working directly with the `esm` Python SDK, ESM3 or ESMC model IDs, Forge/Biohub inference clients, or ESMFold2 folding workflows.

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

Analyze, manipulate, compare, annotate, and visualize phylogenetic or other hierarchical trees with ETE 4. Use for Newick/Nexus tree I/O, topology edits and pattern matching, Robinson-Foulds comparisons, gene-tree evolutionary events and reconciliation,…

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職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Web toolkit powered by Exa, tuned for scientific and technical content. Use this skill when the user needs to search the web or fetch/extract URL content. Covers: web search (semantic lookups, research, current info — with optional research-paper category and…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Design experiments and studies BEFORE data is collected — choosing a design, randomizing, blocking, and laying out treatment combinations so results are interpretable. Use whenever someone is planning a study, asks how to assign subjects/samples to groups,…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Perform bounded, local exploratory analysis of explicitly supported scientific files. Use for redacted CSV/TSV/JSON profiles; optional NumPy, HDF5, FASTA/FASTQ, and basic image metadata inspection; missingness/leakage audits; outlier and transformation…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Read, inspect, and write Flow Cytometry Standard (FCS) 2.0, 3.0, and 3.1 files with FlowIO. Use for low-level FCS metadata and channel inspection, NumPy event extraction, multi-dataset files, table export, and FCS 3.1 creation; use FlowKit for compensation,…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Plan, configure, inspect, restart, and analyze bounded FluidSim computational-fluid-dynamics simulations with explicit numerical-validity and HPC safety checks. Use for FluidSim solver selection, parameter review, FFT/MPI setup, output diagnostics, or restart…

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職業分類
グラフィックデザイナー
説明

Generate or edit images with AI models through the OpenRouter Image API (Gemini, Seedream, Recraft, GPT-Image, Riverflow). Use for photos, illustrations, artwork, concept art, visual assets, logos, and image editing or compositing from reference images. For…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Use Geniml for audited local genomic-interval workflows: validate BED and universe contracts, plan Region2Vec or scEmbed runs, inspect model/tokenizer compatibility, and assess consensus universes.

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Convert genomic intervals between coordinate conventions, normalise and compare variant representations, and detect assembly or contig-naming mismatches before they corrupt an analysis. Use whenever coordinates cross a format, tool, or assembly boundary -…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Predict regulatory features, gene structure, and expression directly from DNA sequence using Genomic Intelligence's hosted transformer DNA language models — no local GPU or model weights. Six tasks over a REST API and a hosted MCP server (keyless public…

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

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
ソフトウェア開発者
説明

Guidance and local audit tools for Python workflows that directly use GeoPandas GeoSeries, GeoDataFrame, spatial operations, or vector-data I/O.

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収集済み skill 5,252 件中 40 件を表示しています。