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zLanqing/codex-claude-academic-skills

SkillsMP は zLanqing/codex-claude-academic-skills から 24 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。

記録された最新のソース活動
SkillsMP カタログ更新
収集済み skills
24
GitHub スター
3,592
GitHub フォーク
203

このリポジトリの skills

収集済み skill 24 件中 24 件を表示しています。

職業分類
DTPオペレーター
説明

Chinese-first academic Word and PowerPoint workflow for paper reading reports, thesis or group-meeting PPTs, editable DOCX/PPTX generation, Office file inspection, template matching, speaker notes, and layout quality checks. Use when the user asks to read…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
テクニカルライター
説明

Chinese-first research paper writing, revision, polishing, section drafting, rebuttal, peer-review response, thesis prose improvement, and manuscript argument planning. Use when the user asks to write or revise论文正文, abstracts, introductions, methods, results,…

原文の言語: 英語

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職業分類
天文学者
説明

Comprehensive Python library for astronomy and astrophysics. This skill should be used when working with astronomical data including celestial coordinates, physical units, FITS files, cosmological calculations, time systems, tables, world coordinate systems…

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

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
その他の生物科学者
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

更新
職業分類
その他の高等教育教員
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
物理学者
説明

MATLAB and GNU Octave numerical computing for matrix operations, data analysis, visualization, and scientific computing. Use when writing MATLAB/Octave scripts for linear algebra, signal processing, image processing, differential equations, optimization,…

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

Low-level plotting library for full customization. Use when you need fine-grained control over every plot element, creating novel plot types, or integrating with specific scientific workflows. Export to PNG/PDF/SVG for publication. For quick statistical plots…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Comprehensive toolkit for creating, analyzing, and visualizing complex networks and graphs in Python. Use when working with network/graph data structures, analyzing relationships between entities, computing graph algorithms (shortest paths, centrality,…

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

Search 10 academic paper databases via REST APIs for research papers, preprints, and scholarly articles. Covers PubMed, PMC (full text), bioRxiv, medRxiv, arXiv, OpenAlex, Crossref, Semantic Scholar, CORE, Unpaywall. Use when searching for papers, citations,…

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 do anything with PDF files. This includes reading or extracting text/tables from PDFs, combining or merging multiple PDFs into one, splitting PDFs apart, rotating pages, adding watermarks, creating new PDFs, filling…

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
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
物理学者
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
その他物理科学者
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
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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職業分類
データサイエンティスト
説明

Statistical visualization with pandas integration. Use for quick exploration of distributions, relationships, and categorical comparisons with attractive defaults. Best for box plots, violin plots, pair plots, heatmaps. Built on matplotlib. For interactive…

原文の言語: 英語

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職業分類
産業エンジニア
説明

Process-based discrete-event simulation framework in Python. Use this skill when building simulations of systems with processes, queues, resources, and time-based events such as manufacturing systems, service operations, network traffic, logistics, or any…

原文の言語: 英語

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職業分類
経済学者
説明

Guided statistical analysis with test selection and reporting. Use when you need help choosing appropriate tests for your data, assumption checking, power analysis, and APA-formatted results. Best for academic research reporting, test selection guidance. For…

原文の言語: 英語

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職業分類
経済学者
説明

Statistical models library for Python. Use when you need specific model classes (OLS, GLM, mixed models, ARIMA) with detailed diagnostics, residuals, and inference. Best for econometrics, time series, rigorous inference with coefficient tables. For guided…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
物理学者
説明

Use this skill when working with symbolic mathematics in Python. This skill should be used for symbolic computation tasks including solving equations algebraically, performing calculus operations (derivatives, integrals, limits), manipulating algebraic…

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

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…

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

Use this skill any time a spreadsheet file is the primary input or output. This means any task where the user wants to: open, read, edit, or fix an existing .xlsx, .xlsm, .csv, or .tsv file (e.g., adding columns, computing formulas, formatting, charting,…

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

Research computing toolkit for optoelectronic information science and engineering, MATLAB/Octave, Python scientific analysis, signal processing, image processing, statistics, simulation, optimization, publication figures, sensor/time-series data, citation…

原文の言語: 英語

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収集済み skill 24 件中 24 件を表示しています。