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学術投稿は、投稿先によってフォーマット規則が異なるため失敗することがよくあります。このスキルは、より迅速な準備のためにテンプレート、要件、例を提供します。

医療機器チームは、認証監査の前に完全なQMS文書を作成する必要があります。このスキルは、ISO 13485対応準備のためのテンプレート、チェックリスト、ギャップ分析ガイダンスを提供します。

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。

タンパク質リガンドドッキングには、慎重なセットアップ、パラメータ選択、結果解釈が必要です。このスキルは、ポーズ、信頼度スコア、スクリーニングのためのDiffDockワークフローをガイドします。

研究者は観察結果を明確で検証可能な説明へと変換する必要があります。このスキルは、エビデンスレビュー、競合する仮説、予測、実験計画を構造化します。

検定の選択や結果の報告は時間がかかり、誤りが生じやすい作業です。このスキルは、検定の選択、前提条件、効果量、検出力分析、ベイズ的選択肢、APA形式での報告を支援します。

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。

ゲノム研究では、遺伝子、バリアント、配列、アセンブリへの高速なアクセスが必要になることがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeにEnsembl RESTワークフローを案内します。

ゲノム区間ワークフローには、高速なオーバーラップ、カバレッジ、トークン化ツールが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に gtars APIs と CLI ワークフローの使い方を案内します。

ゲノム解析では、ファイル形式、インデックス、座標系の扱いに一貫性がないと失敗することがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに対して、アラインメント、バリアント、配列、カバレッジのワークフローに特化したpysamのガイダンスを提供します。

バイオインフォマティクスチームには、Latch上での再現可能なワークフロー、データ処理、リソース設定が必要です。このスキルは、ワークフローの作成、デプロイ、Registryの使用、検証済みパイプラインの統合をガイドします。

ENAアクセッション、メタデータ、配列ファイルの検索は、ゲノミクスチームにとって時間がかかることがあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに構造化されたENA APIガイダンスを提供します。