Empezar un archivo de habilidad desde cero puede ralentizar la configuración y generar metadatos inconsistentes. Esta plantilla proporciona una estructura clara para los metadatos y las instrucciones personalizadas.

La investigación de interacciones de proteínas requiere varias operaciones de la API de STRING y una selección cuidadosa de parámetros. Esta habilidad mapea identificadores, recupera redes, ejecuta análisis de enriquecimiento y genera imágenes de redes.

Los flujos de trabajo estadísticos suelen fallar por una elección deficiente del modelo, diagnósticos débiles o una interpretación incorrecta. Esta habilidad proporciona orientación estructurada sobre statsmodels para una inferencia y previsión confiables.

La elección y presentación de pruebas estadísticas puede ser inconsistente y propensa a errores. Esta skill orienta la planificación del análisis, los diagnósticos, los tamaños del efecto, la potencia, la interpretación y la presentación de resultados según el estilo APA.

Los proyectos de aprendizaje por refuerzo suelen fracasar porque la elección del algoritmo, los contratos del entorno y los flujos de evaluación son incoherentes. Esta habilidad proporciona orientación práctica sobre Stable Baselines3 y plantillas de entrenamiento reutilizables.

Los GIF de Slack suelen superar los límites de tamaño o dimensiones. Esta habilidad crea, optimiza y valida GIF animados para mensajes y emojis personalizados de Slack.

Las colas complejas y los recursos compartidos son difíciles de evaluar antes del despliegue. Esta habilidad ofrece orientación sobre modelos de SimPy, supervisión, sincronización y análisis de resultados.

Los equipos de aprendizaje automático necesitan comprender claramente las razones detrás de las predicciones de los modelos. Esta skill orienta sobre la selección de explicadores de SHAP, las visualizaciones, la depuración, las comprobaciones de equidad y los flujos de trabajo de explicaciones en producción.

Los equipos de búsqueda necesitan una orientación SEO clara que abarque el contenido y los detalles técnicos. Esta skill proporciona listas de verificación, plantillas y ejemplos para mejorar la visibilidad en los resultados de búsqueda.

Los sistemas de ML para producción son difíciles de diseñar, desplegar y supervisar de manera coherente. Esta skill ofrece orientación sobre MLOps, integración de LLM, arquitectura RAG y estructuras base para flujos de trabajo locales.

Los equipos de frontend necesitan directrices coherentes sobre React y Next.js en todos sus proyectos. Esta habilidad proporciona flujos de trabajo de referencia, prácticas de calidad y scripts auxiliares para el análisis del frontend.

Las decisiones de arquitectura son difíciles de comparar cuando los requisitos, las ventajas y desventajas, y las restricciones de implementación están dispersos. Esta skill proporciona referencias estructuradas y scripts auxiliares para el diseño de sistemas, la selección de tecnologías y la elaboración de informes básicos de arquitectura.

Los equipos de seguridad necesitan flujos de trabajo claros para riesgos, controles, incidentes y auditorías. Esta habilidad proporciona orientación estructurada, plantillas y scripts para trabajos de cumplimiento de seguridad defendibles.

Las elecciones de gráficos estadísticos pueden ralentizar el análisis de datos y la producción de figuras. Esta habilidad guía la selección de gráficos de Seaborn, los parámetros, el estilo y los ejemplos para crear visualizaciones claras en Python.

El análisis de ómicas unicelulares requiere una elección cuidadosa del modelo, el preprocesamiento y la interpretación. Esta habilidad guía flujos de trabajo de scvi-tools para integración, expresión diferencial, anotación y análisis espacial.

El modelado de supervivencia requiere métodos que manejen datos censurados de tiempo hasta el evento. Esta skill guía flujos de trabajo de scikit-survival desde la preparación de datos hasta la evaluación del modelo.

Los proyectos de aprendizaje automático necesitan patrones coherentes de preprocesamiento, evaluación y selección de modelos. Esta skill proporciona a Claude, Codex y Claude Code orientación enfocada sobre scikit-learn, con referencias y ejemplos.

El trabajo en bioinformática a menudo requiere flujos de trabajo correctos para secuencias, árboles, diversidad y ordenación. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code a través de las APIs de scikit-bio.

Los artículos científicos necesitan una estructura clara, lenguaje preciso y detalles de reporte correctos. Esta skill ayuda a Claude, Codex y Claude Code a redactar manuscritos pulidos con citas, figuras y comprobaciones de guías.

Las figuras científicas suelen incumplir las comprobaciones de las revistas en cuanto a tamaño, resolución, color y etiquetas. Esta habilidad orienta a Claude, Codex y Claude Code para crear figuras accesibles y listas para publicación.