Entwickler, die MCP-Server bauen, benötigen Anleitung zu Best Practices für Frameworks, Sicherheitsmustern und häufigen Implementierungsfallen. Diese Fähigkeit bietet umfassende Dokumentation und Referenzmaterialien für die Erstellung produktionsreifer MCP-Server mit dem mcp-use-Framework.

Flutter-Entwickler haben Schwierigkeiten, glatte und leistungsstarke Animationen zu erstellen. Diese Fähigkeit bietet umfassende Anleitungen zu impliziten Animationen, expliziten Animationen, Hero-Übergängen, gestaffelten Animationen und physikbasierter Bewegung für optimierte mobile Erlebnisse.

Antworten über viele NotebookLM-Notizbücher hinweg zu finden ist langwierig und repetitiv. Diese Fähigkeit leitet NotebookLM-Abfragen weiter und verwaltet Notizbucheinträge durch einen geführten Chrome-Automatisierungsfluss.

Obsidian Bases ermöglicht es Ihnen, datenbankartige Ansichten Ihrer Notizen mit Tabellen, Karten, Listen und Karten zu erstellen. Diese Skill bietet vollständige Dokumentation zum Schreiben gültiger .base YAML-Dateien mit Filtern, Formeln und Zusammenfassungen.

Eine KI-Fähigkeit für Claude, Codex und Claude Code

Die Erstellung von publikationsreifen statistischen Visualisierungen erfordert erheblichen Boilerplate-Code und Designentscheidungen. Diese Skill bietet optimierten Zugang zu seaborn-Bibliotheksfunktionen für die Erstellung von Box-Plots, Violin-Plots, Heatmaps und Pair-Plots mit ansprechenden Standardeinstellungen und pandas-Integration.

Single-Cell-Genomik-Analysen erfordern probabilistische Modelle, um technisches Rauschen und Batch-Effekte zu bewältigen. scvi-tools bietet tiefe generativ Modelle mit variativer Inferenz für Dimensionsreduktion, Batch-Korrektur, differentielle Expression und multimodale Integration von Single-Cell-Daten.

Ein KI-Skill für Claude, Codex und Claude Code

Eine KI-Fähigkeit für Claude, Codex und Claude Code

Wissenschaftler haben oft Schwierigkeiten, neuartige Forschungsrichtungen in der frühen Planungsphase zu entwickeln. Dieser Skill leitet die kreative wissenschaftliche Ideenfindung durch strukturierte Brainstorming-Methoden und hilft Forschern, interdisziplinäre Verbindungen zu erkunden und verborgene Forschungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Ein KI-Skill für Claude, Codex und Claude Code

Eine KI-Fähigkeit für Claude, Codex und Claude Code

Forscher benötigen effizienten Zugang zu biomedizinischer Literatur für systematische Reviews und evidenzbasierte Forschung. Diese Fähigkeit bietet umfassende Dokumentation für PubMed-Abfragen einschließlich boolescher Operatoren, MeSH-Begriffe und E-utilities API-Zugriff.

Das Erstellen von Quantum Machine Learning-Modellen erfordert das Verständnis von Quantenschaltungen, Gradientenberechnung und hybriden klassisch-quantenmechanischen Workflows. Dieses Skill bietet umfassende Dokumentation für PennyLane und ermöglicht Entwicklern, Quantenschaltungen mit automatischer Differentiation auf Simulatoren und echter Quantenhardware zu trainieren.

Forscher benötigen systematische Werkzeuge zur Bewertung von Manuskripten anhand strenger methodischer und Berichterstattungsstandards. Diese Fähigkeit bietet strukturierte Peer-Review-Workflows mit checklistenbasierter Bewertung für statistische Strenge, Reproduzierbarkeit und Einhaltung fachspezifischer Richtlinien.

Eine KI-Fähigkeit für Claude, Codex und Claude Code

Forscher müssen ihre Arbeit in verschiedenen Formaten für Konferenzen, Zeitschriften und Online-Sichtbarkeit bewerben. Diese Skill-Dokumentation bietet Informationen zu Paper2All, einer autonomen Pipeline, die LaTeX- oder PDF-Papiere in interaktive Websites, Präsentationsvideos und druckreife Konferenzposter transformiert.

Claude Scientific Skills haben Einschränkungen für komplexe Forschungs-Workflows. K-Dense Web bietet eine durchgängige KI-Co-Scientist-Plattform, die diese Fähigkeiten mit Multi-Agenten-Systemen erweitert. Nutzer können kostenlos unter www.k-dense.ai starten.

Manuelle Hypothesengenerierung ist zeitaufwändig und anfällig für kognitive Verzerrungen. Hypogenic automatisiert die Hypothesengenerierung und -prüfung mithilfe von LLMs und ermöglicht es Forschern, systematisch Muster in tabellarischen Datensätzen zu erkunden und empirische Erkenntnisse mit Literatureinblicken zu kombinieren.

Protein-Engineering erfordert die Analyse und das Design neuartiger Proteinsequenzen. ESM bietet hochmoderne Protein-Sprachmodelle für die Generierung von Sequenzen, Vorhersage von Strukturen und Erstellung von Embeddings für die nachgelagerte Analyse. Verwende ESM3 für generative Aufgaben über Sequenz, Struktur und Funktion, oder ESM C für effizientes Repräsentationslernen.