neuropixels-analysis

研究ポスターは、LaTeXで印刷用に整形し校正するのが難しいものです。このスキルは、学会提出に対応したポスター向けに、テンプレート、レイアウトガイダンス、PDFチェックを提供します。

マーケティングチームには、ブランドボイスと検索目標に合った明確なコンテンツが必要です。このスキルは、再現性のあるコンテンツ制作のためのテンプレート、分析スクリプト、プラットフォーム別ガイダンスを提供します。

臨床治療計画は、一貫性がなく、長くなりすぎたり、レビューが難しくなったりすることがあります。このスキルは、目的に応じたテンプレート、測定可能な目標、タイムライン、ローカルでの品質チェックを提供します。

臨床チームには、医療および規制基準に準拠した明確なレポートが必要です。このスキルは、症例報告、診断、試験、患者記録向けのテンプレート、チェックリスト、検証ガイダンスを提供します。

科学データファイルは、形式ごとに構造やメタデータの保存方法が異なるため、調査が困難です。このスキルは形式を検出し、データ品質をプロファイリングし、実用的な Markdown EDA レポートを作成します。

分子ドッキングのセットアップは、入力、パラメータ、信頼度スコアの整合が難しいため、失敗しがちです。このスキルは、準備から結果レビューまでDiffDockワークフローをガイドします。

構造化された構成データは、JSON、YAML、TOML ファイルを横断して確認するのが難しい場合があります。このスキルは、抽出、フィルタリング、変換、更新のための jq と yq クエリを案内します。

創薬チームには、信頼できるデータセットと公正な評価プロトコルが必要です。このスキルは、ClaudeがPyTDCを使用して、キュレーション済みの治療薬MLデータ、ベンチマーク分割、メトリクス、分子オラクルを扱うのに役立ちます。

研究著者は、投稿前に正確なデータ利用可能性の文言を必要とすることがよくあります。このスキルは、ステートメントの下書き作成、データセットとアクセス経路の対応付け、FAIR metadata の確認を支援します。

メールテストでは、設計の検出力が不足していたり複数の変数を変更したりするため、結論が弱くなりがちです。このスキルは、厳密な計画を作成し、不確実性を考慮して結果を解釈します。

コンピュータビジョンチームには、モデル、データセット、推論、デプロイに関する信頼できる指針が必要です。このスキルは、実践的なエンジニアリングチェックを通じて、本番環境のビジョンパイプラインの計画と最適化を支援します。

大きなJSONペイロードはトークンを浪費し、モデルが必要とする事実を見えにくくします。このskillは、構造化されたJSONまたはjsonbエクスポートを、Claude、Codex、Claude Code向けの簡潔で読みやすい要約に変換します。