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Das Auffinden relevanter biomedizinischer Forschung ist zeitaufwändig. Diese Skill bietet erweiterte Suchtechniken, MeSH-Term-Anleitungen und E-utilities API-Dokumentation, um schnell Artikel, klinische Studien und systematische Übersichtsarbeiten in PubMeds Datenbank mit Millionen von Zitaten zu finden.

Das Auffinden chemischer Informationen erfordert die Navigation durch mehrere Datenbanken und komplexe API-Abfragen. Diese Fähigkeit bietet einheitlichen Zugriff auf die PubChem-Datenbank mit einfacher Suche nach Name, Struktur oder Identifikator sowie Eigenschaftsabruf und Ähnlichkeitssuchen für Cheminformatik-Workflows.

Wissenschaftler verbringen Stunden damit, Laborprotokolle manuell zu suchen und zu dokumentieren. Diese Skill bietet eine vollständige Integration mit der protocols.io API v3 und ermöglicht programmatischen Zugriff auf das Suchen, Erstellen, Verwalten und Veröffentlichen wissenschaftlicher Protokolle mit Funktionen für die Teamzusammenarbeit.

Produktverantwortliche haben Schwierigkeiten, Unternehmensziele teamübergreifend auszurichten. Dieses Tool kaskadiert strategische OKRs automatisch von der Unternehmensebene auf Produkt- und Teamebenen mit Bewertung der Ausrichtung.

Produktmanager benötigen objektive Methoden, um Feature-Anfragen zu bewerten und Kundenerkenntnisse zu synthetisieren. Dieses Toolkit bietet RICE-Bewertungsalgorithmen und NLP-basierte Interviewanalyse, um datengestützte Priorisierungsentscheidungen zu treffen und Anforderungen klar zu dokumentieren.

Teams benötigen zuverlässige Methoden zum Erstellen und Aktualisieren von PPTX-Dateien im großen Maßstab. Diese Skill bietet Workflows zum Erstellen, Bearbeiten und Überprüfen von Präsentationen mit HTML- und OOXML-Tools.

Pandas-Workflows sind langspeicheraufwendig bei großen Datensätzen. Diese Kompetenz bietet Expertenrat zu Polars, einer blitzschnellen DataFrame-Bibliothek, die auf Apache Arrow basiert und 10-100x Leistungsverbesserungen liefert mit Lazy-Evaluation, paralleler Verarbeitung und einer intuitiven Ausdrucks-API.

Plugin-Architektur kann ohne klare Anleitung zur Verzeichnisstruktur und Manifest-Konfiguration verwirrend sein. Dieser Skill bietet umfassende Dokumentation zur Plugin-Struktur, Komponenten-Organisation und Best Practices für die Erstellung wartbarer Plugins, die sich nahtlos in Claude Code integrieren.

Speichern Sie plugin-spezifische Konfiguration und Status in .claude/plugin-name.local.md-Dateien mit YAML-Frontmatter und Markdown-Inhalt. Ermöglichen Sie projektspezifische Plugin-Anpassungen, die Benutzer direkt bearbeiten können.

Diagramme und Visualisierungen zu erstellen ist zeitaufwändig. Plotly bietet eine Python-Bibliothek mit über 40 Diagrammtypen, einschließlich Streudiagrammen, Heatmaps, 3D-Diagrammen und geografischen Karten. Erstellen Sie publikationsreife interaktive Visualisierungen und exportieren Sie sie als HTML oder statische Bilder.

Eine KI-Fähigkeit für Claude, Codex und Claude Code

Quantencomputing-Aufgaben erfordern spezialisiertes Wissen über Schaltungsdesign und -optimierung. PennyLane bietet eine einheitliche Schnittstelle zum Erstellen, Trainieren und Ausführen von Quantenschaltungen mit automatischer Differentiation über Simulatoren und reale Hardware hinweg.

Das Peer-Review wissenschaftlicher Manuskripte erfordert eine konsistente Methodik über verschiedene Disziplinen hinweg. Diese Fertigkeit bietet strukturierte Rahmenwerke für die Bewertung von Methodik, Statistik, Reproduzierbarkeit, Ethik und Berichtsstandards für umfassende Manuskript- und Antragsbewertungen.

Die manuelle Verarbeitung von PDF-Dokumenten nimmt zu viel Zeit in Anspruch. Dieses Toolkit bietet produktionsreife Skripte zum Extrahieren von Text, zur Verarbeitung von Formularen, zum Extrahieren von Tabellen und zur Durchführung von OCR auf gescannten Dokumenten mit Unterstützung für Stapelverarbeitung.

PDF-Dokumente enthalten wertvolle Daten, lassen sich aber programmatisch schwer verarbeiten. Diese Fähigkeit bietet Code-Muster zum Extrahieren von Text, Tabellen und Formulardaten aus PDFs mit Python-Bibliotheken wie pdfplumber und pypdf.

Manuelle PDF-Verarbeitung ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Diese Fähigkeit bietet programmgesteuerten Zugriff zum Extrahieren von Text, Zusammenführen von Dokumenten, Ausfüllen von Formularen und Konvertieren von Dateien mit Python-Bibliotheken.

Das Finden von biologischen 3D-Strukturen erfordert die Navigation durch mehrere Datenbanken und Dateiformate. Diese Skill bietet einheitlichen Zugriff auf das RCSB PDB Repository zum Suchen, Herunterladen und Analysieren von über 200.000 experimentell bestimmten und berechneten molekularen Strukturen.

Die Arbeit mit computergestützter Pathologie erfordert spezialisierte Werkzeuge für die Whole-Slide-Image-Analyse. Diese Skill bietet umfassende Referenzdokumentation für PathML, mit der Sie Gigapixel-Pathologie-Bilder laden, H&E-Färbungen vorverarbeiten, Machine-Learning-Modelle trainieren und räumliche Proteomik-Daten analysieren können.

Verwandeln Sie akademische Arbeiten in professionelle Werbematerialien für Konferenzen und Online-Sharing. Diese Fähigkeit automatisiert die Erstellung interaktiver Websites, Präsentationsvideos und Konferenzposter aus LaTeX- oder PDF-Quellen.

Eine KI-Fähigkeit für Claude, Codex und Claude Code

Therapieziele und Wirkstoffkandidaten mithilfe integrierter genetischer, Omics- und klinischer Daten finden. Gen-Krankheit-Assoziationen mit Evidenz-Scores abfragen, um die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen.

Forschung erfordert das Auffinden relevanter wissenschaftlicher Arbeiten und die Analyse von Publikationstrends. Dieses Skill bietet direkten Zugang zur OpenAlex-Datenbank mit über 240 Millionen wissenschaftlichen Werken und ermöglicht Literatursuchen, Zitationsanalysen und die Bewertung von Forschungsergebnissen ohne manuelle Datenbanknavigation.

Chain-of-Thought-Reasoning-Modelle erzeugen ausführliche Selbstreflexions-Token, die Kosten und Latenz erhöhen. Diese Skill implementiert die NOWAIT-Technik, um unnötige Reflexionstoken während der Inferenz zu unterdrücken, reduziert die Token-Nutzung um 27-51% und erhält die Genauigkeit bei RL-basierten Reasoning-Modellen.

Wissenschaftler und Forscher benötigen effiziente Methoden zur Verwaltung großer Mikroskopie-Bilddatensätze. Diese Fähigkeit bietet vollständige Referenzdokumentation für die OMERO Python API, die automatisierte Bildabfrage, Pixelanalyse, ROI-Verwaltung und Batch-Verarbeitung für High-Content-Screening-Workflows ermöglicht.