Coding agents drift, expand scope, and skip verification — this skill provides a lightweight PM operating loop with templates for briefing, reviewing, and shipping their work. It gives founders and product engineers a repeatable system to delegate, review, and verify agent output without losing control.

Cette compétence permet aux assistants IA d'interagir avec les coffres Obsidian via l'interface CLI, permettant la création de notes, la recherche, la gestion des tâches et les flux de travail de développement de plugins directement depuis la ligne de commande.

Transformez votre coffre Obsidian en une base de données puissante avec des vues en tableau, carte, liste et carte géographique. Créez des filtres dynamiques, des formules et des résumés sans écrire de code.

La lecture des pages web avec WebFetch gaspille des jetons sur les publicités, la navigation et l'encombrement. Defuddle extrait uniquement le contenu principal en markdown propre, économisant jusqu'à 80% des jetons lors de l'analyse d'articles en ligne, de documentation et de billets de blog.

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La création de visualisations statistiques de qualité publication nécessite un code standard significatif et des décisions de conception. Cette compétence fournit un accès optimisé aux fonctions de la bibliothèque seaborn pour générer des box plots, des violin plots, des heatmaps et des pair plots avec des paramètres par défaut attrayants et une intégration pandas.

L'analyse de génomique unicellulaire nécessite des modèles probabilistes pour gérer le bruit technique et les effets de lot. scvi-tools fournit des modèles génératifs profonds utilisant l'inférence variationnelle pour la réduction de dimensionnalité, la correction de lot, l'expression différentielle et l'intégration multi-modale de données unicellulaires.

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Les scientifiques peinent souvent à générer de nouvelles directions de recherche au stade de la planification initiale. Cette compétence guide l’idéation scientifique créative grâce à des méthodologies de brainstorming structurées, aidant les chercheurs à explorer des connexions interdisciplinaires et à identifier des opportunités de recherche cachées.

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Les chercheurs ont besoin d'un accès efficace à la littérature biomédicale pour les revues systématiques et la recherche basée sur les preuves. Cette compétence fournit une documentation complète pour les requêtes PubMed, notamment les opérateurs booléens, les termes MeSH et l'accès à l'API E-utilities.

Construire des modèles d’apprentissage automatique quantique exige de comprendre les circuits quantiques, le calcul des gradients et les flux de travail hybrides classique‑quantique. Cette compétence fournit une documentation complète sur PennyLane, permettant aux développeurs d’entraîner des circuits quantiques avec la différentiation automatique sur des simulateurs et du matériel quantique réel.

Les chercheurs ont besoin d’outils systématiques pour évaluer les manuscrits selon des normes méthodologiques et de reporting rigoureuses. Cette compétence fournit des workflows d’évaluation par les pairs structurés avec une évaluation basée sur des listes de contrôle pour la rigueur statistique, la reproductibilité et la conformité aux directives propres à chaque discipline.

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Les chercheurs doivent promouvoir leurs travaux dans plusieurs formats pour les conférences, les revues et la visibilité en ligne. Cette compétence fournit la documentation pour Paper2All, un pipeline autonome qui transforme des articles LaTeX ou PDF en sites web interactifs, vidéos de présentation et posters de conférence prêts à imprimer.

Les compétences scientifiques de Claude présentent des limites pour les flux de recherche complexes. K-Dense Web fournit une plateforme de co-scientifique IA de bout en bout qui étend ces capacités avec des systèmes multi-agents. Les utilisateurs peuvent commencer gratuitement sur www.k-dense.ai.

La génération manuelle d'hypothèses est chronoureuse et sujette aux biais cognitifs. Hypogenic automatise la génération et le test d'hypothèses à l'aide de LLM, permettant aux chercheurs d'explorer systématiquement les modèles dans des ensembles de données tabulaires et de combiner les résultats empiriques avec les connaissances de la littérature.

L'ingénierie des protéines nécessite l'analyse et la conception de nouvelles séquences de protéines. ESM fournit des modèles de langage protéiques de pointe pour générer des séquences, prédire des structures et créer des embeddings pour l'analyse en aval. Utilisez ESM3 pour des tâches génératives sur la séquence, la structure et la fonction, ou ESM C pour un apprentissage de représentation efficace.