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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。

研究者は、arXivプレプリントが他のインデックスに掲載される前に素早くアクセスする必要があります。このスキルはクエリでarXivを検索し、論文タイトルと要約を返します。

学術文献リストには、不完全なメタデータや重複レコードが集まりがちです。このスキルは、研究参考文献の検索、抽出、検証、BibTeX クリーンアップのワークフローを提供します。

研究者には、手作業では集めにくい最新の情報源が必要です。このスキルは OpenRouter 経由の Perplexity モデルを検索し、引用付きの要約を返します。

研究者には、手動でブラウズすることなく最新のプレプリントメタデータを取得する必要があります。このスキルはbioRxivを検索し、結果をフィルタリングし、メタデータをエクスポートし、要求された場合にPDFをダウンロードします。

研究者には、断片化された学術インデックスを横断して信頼できる文献を発見する手段が必要です。このスキルは、ソースのルーティング、引用チェック、MeSH 計画、引用ファイル変換を調整します。

バイオメディカル研究タスクでは、多くの場合、データ取得、分析コード、モデル設定を連携させる必要があります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに対して、Biomniのセットアップ、タスクパターン、プロバイダー選択、レポート生成をガイドします。