Komplexe interaktive Artefakte benötigen mehr Struktur als ein einzelnes HTML-Snippet. Diese Skill-Vorlage richtet ein React-Projekt ein und bündelt es in einer einzigen teilbaren HTML-Datei.

Das Speichern erlaubter Online-Videos kann sorgfältige Entscheidungen zu Format, Qualität und Organisation erfordern. Diese Fähigkeit strukturiert Download-Anfragen für einzelne Videos, Wiedergabelisten, Audio und Metadaten.

UX-Teams haben Schwierigkeiten, unterschiedliche Verhaltens- und Interviewdaten in fokussierte Personas zu überführen. Diese Skill identifiziert Muster, erstellt Archetypen und verknüpft Erkenntnisse mit Auswirkungen auf das Design.

Die Proteinforschung erfordert häufig präzise Suchabfragen, Sequenzen, Annotationen und die Zuordnung von Identifikatoren aus UniProt. Dieser Skill bietet direkte REST-Workflows und einen Python-Client für den reproduzierbaren Zugriff auf Proteindaten.

Hochdimensionale Daten lassen sich nur schwer visualisieren, clustern und in Machine-Learning-Pipelines wiederverwenden. Dieser Skill bietet eine praxisorientierte Anleitung zur Konfiguration, Optimierung, Transformation und Bewertung von UMAP.

Klinische Behandlungspläne werden häufig uneinheitlich, lang oder schwer überprüfbar. Dieser Skill bietet fokussierte Vorlagen, messbare Ziele, Zeitpläne und lokale Qualitätsprüfungen.

Transformer-Projekte erfordern sorgfältige Entscheidungen hinsichtlich Modellen, Tokenizern, Inferenz, Generierung und Training. Dieser Skill bietet praxisnahe Muster zum Erstellen und Optimieren von Hugging-Face-Workflows.

Projekte zum Graphenlernen erfordern sorgfältige Entscheidungen hinsichtlich Daten, Modellen, Sampling und Auswertung. Dieser Skill bietet Anleitungen, Beispiele, Vorlagen, Benchmarks und Visualisierungswerkzeuge für PyTorch Geometric.

Teams in der Wirkstoffforschung benötigen klare Anleitungen zur Auswahl molekularer Datensätze, Graphmodelle und Evaluierungsabläufe. Dieser Skill bietet TorchDrug-Muster für Moleküle, Proteine, Wissensgraphen, Generierung und Retrosynthese.

Uneinheitliche Farben und Schriftarten lassen Präsentationen und Dokumente unfertig wirken. Diese Skill wendet kuratierte Themes an oder erstellt ein individuelles Theme für ein einheitliches Styling.

Eine Skill-Datei von Grund auf neu zu erstellen, kann die Einrichtung verlangsamen und zu inkonsistenten Metadaten führen. Diese Vorlage bietet eine klare Struktur für Metadaten und benutzerdefinierte Anweisungen.

Die Erforschung von Proteininteraktionen erfordert mehrere STRING-API-Operationen und eine sorgfältige Auswahl der Parameter. Dieser Skill ordnet Identifikatoren zu, ruft Netzwerke ab, führt Anreicherungsanalysen durch und erzeugt Netzwerkbilder.

Statistische Arbeitsabläufe scheitern häufig an einer ungeeigneten Modellwahl, unzureichender Diagnostik oder falscher Interpretation. Dieser Skill bietet strukturierte Anleitungen zu statsmodels für zuverlässige Inferenz und Prognosen.

Die Auswahl und Berichterstattung statistischer Tests kann uneinheitlich und fehleranfällig sein. Diese Fähigkeit unterstützt die Analyseplanung, Diagnostik, Effektstärken, Teststärke, Interpretation und Berichterstattung im APA-Stil.

Reinforcement-Learning-Projekte scheitern häufig, weil die Wahl des Algorithmus, die Verträge der Umgebung und die Evaluierungsabläufe nicht aufeinander abgestimmt sind. Dieser Skill bietet praxisnahe Anleitungen zu Stable Baselines3 und wiederverwendbare Trainingsvorlagen.

Slack-GIFs überschreiten häufig die Größen- oder Abmessungsbeschränkungen. Dieser Skill erstellt, optimiert und validiert animierte GIFs für Slack-Nachrichten und benutzerdefinierte Emojis.

Komplexe Warteschlangen und gemeinsam genutzte Ressourcen lassen sich vor der Bereitstellung nur schwer bewerten. Dieser Skill unterstützt bei SimPy-Modellen, Überwachung, Synchronisierung und Ergebnisanalyse.

Teams für maschinelles Lernen benötigen klare Gründe hinter Modellvorhersagen. Diese Skill unterstützt bei der Auswahl von SHAP-Explainers, Visualisierungen, Fehlersuche, Fairness-Prüfungen und Workflows für Erklärungen in der Produktion.

Suchteams benötigen klare SEO-Anleitungen, die sowohl Inhalte als auch technische Details abdecken. Dieser Skill bietet Checklisten, Vorlagen und Beispiele für eine bessere Sichtbarkeit in Suchmaschinen.

Produktionsreife ML-Systeme sind schwer konsistent zu entwerfen, bereitzustellen und zu überwachen. Diese Skill bietet Leitlinien zu MLOps, LLM-Integration, RAG-Architektur und lokalen Workflow-Gerüsten.