Esta skill proporciona documentación para ejecutar análisis de sensibilidad de prefill para medir qué tan fácilmente los modelos de IA pueden ser manipulados para generar código de exploit. Los investigadores lo utilizan para comparar métricas de conteo de tokens versus logprob para predecir la susceptibilidad al reward hacking a través de puntos de control del modelo.

Encontrar clientes potenciales cualificados requiere horas de investigación y suposiciones. Esta habilidad analiza tu producto y mercado objetivo para identificar empresas que coinciden con tu perfil de cliente ideal, luego proporciona clientes potenciales priorizados con estrategias de contacto personalizadas.

Comprender las estrategias publicitarias de la competencia te ayuda a crear campañas más efectivas. Esta habilidad proporciona un enfoque estructurado para investigar y analizar anuncios de la competencia de las bibliotecas de anuncios públicas para descubrir qué mensajes y enfoques creativos resuenan con tu audiencia objetivo.

Encontrar información precisa y actualizada en línea puede llevar mucho tiempo. La skill de Exa utiliza tecnología de búsqueda neuronal para proporcionar resultados web relevantes y de alta calidad a través de llamadas API simples.

Los desarrolladores pierden horas desplazándose por repositorios de GitHub tratando de encontrar problemas o soluciones relevantes. Esta habilidad proporciona estrategias de búsqueda estructuradas, ejemplos de sintaxis y guías de flujo de trabajo para localizar rápidamente problemas, solicitudes de extracción, discusiones y ejemplos de código en cualquier repositorio.

Comprender las interfaces de herramientas es fundamental para el diseño de frameworks de agentes de IA. Esta habilidad analiza cómo los frameworks modelan, registran y ejecutan herramientas con manejo adecuado de errores. Úsala para evaluar enfoques de generación de esquemas, rastrear bucles de retroalimentación de errores y comparar interfaces de herramientas entre frameworks.

Los marcos de agentes varían ampliamente en el manejo de errores y las capacidades de recuperación. Esta habilidad proporciona métodos sistemáticos para trazar la propagación de errores, evaluar la efectividad del sandboxing y evaluar la preparación para la producción antes del despliegue.

Comprender cómo se coordinan los agentes es fundamental para construir sistemas multi-agente escalables. Esta habilidad proporciona marcos y plantillas para analizar modelos de coordinación, mecanismos de transferencia, patrones de compartición de estado y protocolos de comunicación en cualquier arquitectura multi-agente.

Los frameworks de agentes luchan con el overflow de contexto y la gestión de memoria. Esta habilidad proporciona análisis sistemático del ensamblaje de contexto, políticas de eviction y estrategias de presupuesto de tokens entre diferentes implementaciones.

Comprender cómo los frameworks de agentes se comunican con los LLMs es esencial para la depuración, integración y creación de nuevos sistemas. Esta habilidad proporciona métodos de análisis estructurados para examinar formatos de mensajes, codificación de herramientas, mecanismos de streaming y patrones de abstracción multi-proveedor.

Comprender cómo los frameworks de agentes implementan el razonamiento requiere rastrear flujos de control complejos. Esta habilidad proporciona firmas de patrones y métodos de extracción para identificar topologías de razonamiento como ReAct, Plan-and-Solve, Reflection y Tree-of-Thoughts desde el código fuente del framework.

Comprender cómo funcionan los frameworks de agentes IA existentes es crucial para construir mejores sistemas. Esta habilidad proporciona una metodología sistemática para analizar arquitecturas de frameworks, extraer patrones reutilizables y crear implementaciones de referencia basadas en mejores prácticas de múltiples frameworks.

Deja de perder tiempo con búsquedas web aleatorias. Esta habilidad proporciona una metodología probada para planificar, ejecutar y sintetizar investigaciones web de manera eficiente. Desglosa investigaciones complejas en pasos claros para que obtengas resultados completos más rápido.

Encontrar artículos de investigación relevantes en física, matemáticas, informática y biología cuantitativa consume tiempo. Esta habilidad proporciona acceso directo al repositorio de preprints de arXiv para buscar y recuperar artículos con sus títulos, resúmenes y enlaces.

Necesitas encontrar información en tiempo real o ejemplos de código para tus tareas de programación. Esta habilidad se conecta a la API de búsqueda de Exa para recuperar contenido web y contexto de programación directamente desde tu CLI.

Encontrar compuestos comercializables para el descubrimiento de fármacos requiere mucho tiempo y conocimientos especializados en bases de datos. Esta skill proporciona documentación completa para acceder a la base de datos ZINC con más de 230 millones de compuestos, permitiendo cribado virtual eficiente, búsquedas por similitud y descargas de estructuras 3D para estudios de acoplamiento molecular.

Encontrar información sobre patentes y marcas registradas requiere navegar múltiples sistemas de la USPTO. Esta skill proporciona acceso unificado a las bases de datos PatentSearch, PEDS, TSDR y de asignaciones para investigación integral de propiedad intelectual.

Predice propiedades moleculares, genera nuevos compuestos y analiza proteínas utilizando la biblioteca de ML TorchDrug. Entrena redes neuronales gráficas sobre moléculas, proteínas y grafos de conocimiento biomédico para tareas de descubrimiento de fármacos y química computacional.

Las habilidades de análisis estadístico son esenciales para la investigación, pero requieren una metodología adecuada. Este conjunto de herramientas proporciona orientación integral sobre pruebas de hipótesis, regresión, métodos bayesianos e informes en formato APA para ayudar a los investigadores a realizar análisis rigurosos y reproducibles.

Los sistemas complejos con colas y recursos compartidos son difíciles de analizar sin simulación. SimPy proporciona un marco de trabajo basado en Python para modelar procesos, recursos y eventos basados en tiempo para predecir el comportamiento del sistema antes de la implementación.