Skip to main content

이 저장소의 skills

oimiragieo/agent-studio - 10페이지

SkillsMP는 oimiragieo/agent-studio에서 508개의 skill을 수집했습니다. skill을 열어 소스와 세부 정보를 확인하세요.

oimiragieo/agent-studio

수집된 skill 508개 중 40개를 표시합니다.

직업 분류
기타 수학 과학 직업
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미생물학자
설명

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),…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
생물 기술자
설명

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.…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
재료 과학자
설명

Materials science toolkit. Crystal structures (CIF, POSCAR), phase diagrams, band structure, DOS, Materials Project integration, format conversion, for computational materials science.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Bayesian modeling with PyMC. Build hierarchical models, MCMC (NUTS), variational inference, LOO/WAIC comparison, posterior checks, for probabilistic programming and inference.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Multi-objective optimization framework. NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D, Pareto fronts, constraint handling, benchmarks (ZDT, DTLZ), for engineering design and optimization problems.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
생화학자 및 생물물리학자미생물학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
기타 생물 과학자
설명

Genomic file toolkit. Read/write SAM/BAM/CRAM alignments, VCF/BCF variants, FASTA/FASTQ sequences, extract regions, calculate coverage, for NGS data processing pipelines.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
생화학자 및 생물물리학자
설명

Therapeutics Data Commons. AI-ready drug discovery datasets (ADME, toxicity, DTI), benchmarks, scaffold splits, molecular oracles, for therapeutic ML and pharmacological prediction.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
컴퓨터·정보 연구 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
컴퓨터·정보 연구 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
소프트웨어 개발자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
소프트웨어 개발자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
생화학자 및 생물물리학자
설명

Query Reactome REST API for pathway analysis, enrichment, gene-pathway mapping, disease pathways, molecular interactions, expression analysis, for systems biology studies.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
기술 작가
설명

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.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Look up current research information using Perplexity Sonar Pro Search or Sonar Reasoning Pro models through OpenRouter. Automatically selects the best model based on query complexity. Search academic papers, recent studies, technical documentation, and…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
소프트웨어 개발자
설명

Cloud-based quantum chemistry platform with Python API. Preferred for computational chemistry workflows including pKa prediction, geometry optimization, conformer searching, molecular property calculations, protein-ligand docking (AutoDock Vina), and AI…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
기타 중등 후 사회 과학 교사
설명

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.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
생화학자 및 생물물리학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
역학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
그래픽 디자이너
설명

Create publication-quality scientific diagrams using Nano Banana Pro AI with smart iterative refinement. Uses Gemini 3 Pro for quality review. Only regenerates if quality is below threshold for your document type. Specialized in neural network architectures,…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
그래픽 디자이너
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
기술 작가
설명

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,…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
소프트웨어 개발자
설명

Biological data toolkit. Sequence analysis, alignments, phylogenetic trees, diversity metrics (alpha/beta, UniFrac), ordination (PCoA), PERMANOVA, FASTA/Newick I/O, for microbiome analysis.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미생물학자
설명

Comprehensive toolkit for survival analysis and time-to-event modeling in Python using scikit-survival. Use this skill when working with censored survival data, performing time-to-event analysis, fitting Cox models, Random Survival Forests, Gradient Boosting…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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,…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Model interpretability and explainability using SHAP (SHapley Additive exPlanations). Use this skill when explaining machine learning model predictions, computing feature importance, generating SHAP plots (waterfall, beeswarm, bar, scatter, force, heatmap),…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
운용 연구 분석가
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
컴퓨터·정보 연구 과학자
설명

Production-ready reinforcement learning algorithms (PPO, SAC, DQN, TD3, DDPG, A2C) with scikit-learn-like API. Use for standard RL experiments, quick prototyping, and well-documented algorithm implementations. Best for single-agent RL with Gymnasium…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
기타 생물 과학자
설명

Query STRING API for protein-protein interactions (59M proteins, 20B interactions). Network analysis, GO/KEGG enrichment, interaction discovery, 5000+ species, for systems biology.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Graph Neural Networks (PyG). Node/graph classification, link prediction, GCN, GAT, GraphSAGE, heterogeneous graphs, molecular property prediction, for geometric deep learning.

원문 언어: 영어

업데이트
수집된 skill 508개 중 40개를 표시합니다.