Quienes presentan investigaciones necesitan diapositivas claras que expliquen trabajos complejos sin abrumar al público. Esta skill ayuda a planificar, diseñar, generar y revisar presentaciones científicas para formatos académicos habituales.

Las afirmaciones científicas son difíciles de evaluar porque los métodos, las estadísticas y los riesgos de sesgo pueden estar ocultos. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code mediante una revisión estructurada de la evidencia.

La revisión académica puede ser inconsistente cuando los criterios no están claros. Esta skill aplica dimensiones estructuradas de ScholarEval para generar puntuaciones equilibradas, evidencia y prioridades de revisión.

Los flujos de trabajo de RNA-seq de célula única requieren un control de calidad, normalización, clustering y documentación cuidadosos. Esta skill proporciona flujos de trabajo de Scanpy, scripts, plantillas y referencias para un análisis reproducible.

Los investigadores deben adaptar cada propuesta a las estrictas expectativas de revisión de cada agencia. Esta habilidad ayuda a redactar, revisar y estructurar materiales de subvención para los principales financiadores de EE. UU.

El análisis de rutas requiere endpoints exactos de Reactome y formatos de datos válidos. Esta habilidad guía a Claude, Codex y Claude Code en consultas, análisis de enriquecimiento e interpretación de resultados.

El trabajo de quimioinformática a menudo requiere análisis molecular preciso, descriptores, huellas digitales y lógica de subestructuras. Esta skill proporciona orientación sobre RDKit y scripts reutilizables para flujos de trabajo de investigación.

Los organizadores de sorteos y regalos promocionales necesitan una forma clara de seleccionar ganadores sin sesgos. Esta skill guía la selección aleatoria desde listas, archivos y hojas de cálculo con resultados transparentes.

Los modelos cuánticos requieren elegir cuidadosamente los solvers y contar con flujos de trabajo de análisis claros. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code en simulaciones, mediciones y visualizaciones con QuTiP.

Los equipos de dispositivos médicos necesitan documentación de QMS coherente y preparación para auditorías. Esta skill guía procesos ISO 13485, revisiones, CAPA, calidad de proveedores y preparación para la certificación.

Los equipos de dispositivos médicos necesitan planes de auditoría, hallazgos y seguimiento de CAPA estructurados. Esta skill guía la planificación, ejecución, elaboración de informes y preparación para auditorías externas conforme a ISO 13485.

Los flujos de trabajo cuánticos requieren orientación precisa sobre circuitos, backends y algoritmos. Esta habilidad proporciona patrones enfocados de Qiskit para simulaciones, ejecución en hardware, visualización y algoritmos.

Los proyectos de PyTorch pueden volverse difíciles de entrenar y escalar de forma consistente. Esta skill guía el uso de LightningModules, trainers, módulos de datos, callbacks, logging y entrenamiento distribuido.

El análisis genómico suele fallar cuando los formatos de archivo, los índices y los sistemas de coordenadas se gestionan de forma inconsistente. Esta habilidad proporciona a Claude, Codex y Claude Code orientación enfocada en pysam para flujos de trabajo de alineamiento, variantes, secuencias y cobertura.

Los equipos de descubrimiento de fármacos necesitan conjuntos de datos consistentes y benchmarks justos. Esta skill guía flujos de trabajo de PyTDC para cargar datos, dividir conjuntos de datos, evaluar modelos y usar oráculos moleculares.

Los proyectos de optimización suelen necesitar selección repetible de algoritmos, restricciones y análisis del frente de Pareto. Esta skill guía flujos de trabajo con pymoo mediante ejemplos, referencias y patrones de resolución de problemas.

Los flujos de trabajo de espectrometría de masas requieren muchos objetos, formatos de archivo y algoritmos de OpenMS. Esta skill proporciona a Claude, Codex y Claude Code orientación práctica sobre pyOpenMS para análisis de proteómica y metabolómica.

El modelado bayesiano requiere priores cuidadosos, diagnósticos y comprobaciones del modelo. Esta skill guía flujos de trabajo de PyMC desde la configuración del modelo hasta la validación y comparación posterior.

Los investigadores de materiales necesitan formas fiables de inspeccionar estructuras, convertir formatos e interpretar datos computados de materiales. Esta habilidad proporciona flujos de trabajo, scripts y referencias de pymatgen para esas tareas.

El código de automatización de laboratorio puede ser difícil de estructurar entre distintos dispositivos y material de laboratorio. Esta skill ayuda a Claude, Codex y Claude Code a crear protocolos de PyLabRobot con recursos claros, backends, simulación y comprobaciones de seguridad.