最適化プロジェクトでは、多くの場合、再現性のあるアルゴリズム選択、制約、パレートフロント解析が必要です。このスキルは、例、リファレンス、トラブルシューティングのパターンを用いてpymooのワークフローをガイドします。

質量分析ワークフローでは、多くのOpenMSオブジェクト、ファイル形式、アルゴリズムが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに、プロテオミクスおよびメタボロミクス解析のための実践的なpyOpenMSガイダンスを提供します。

ベイズモデリングには、慎重な事前分布、診断、モデルチェックが必要です。このスキルは、モデル設定から事後分布の検証と比較まで、PyMC ワークフローをガイドします。

臨床機械学習プロジェクトでは、データセット、コーディングシステム、タスク、モデル、検証を慎重に扱う必要があります。このスキルはPyHealthのガイダンスを整理し、Claude、Codex、Claude Codeが再現可能な医療AIワークフローの設計を支援できるようにします。

データチームがPolarsパイプラインを構築し、pandasから移行する際には、迅速なガイダンスが必要です。このスキルは、式、遅延クエリ、I/O、join、パフォーマンスチューニングのための簡潔なパターンを提供します。

開発者は、多くのチャートタイプに対応する信頼できる Plotly の例を必要とすることがよくあります。このスキルは、チャート、スタイリング、インタラクティブ機能、エクスポート、Dash 連携に関する簡潔な Python ガイダンスを提供します。

構造生物学の作業には、正確な構造ID、メタデータ、座標ファイルが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに対して、RCSB PDBの検索および取得ワークフローを案内します。

創薬チームには、遺伝子、疾患、エビデンス、既知薬を結び付ける信頼性の高い方法が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeがOpen Targetsのクエリとエビデンス解釈を行う際のガイドになります。

顕微鏡チームには、例をゼロから作り直すことなくOMEROデータへアクセスするための信頼できるパターンが必要です。このスキルは、画像、メタデータ、ROI、テーブル、バッチ処理のための実践的なPythonワークフローを提供します。

Neuropixels解析には、相互に関連する多くの前処理、ソーティング、キュレーション手順が必要です。このスキルは、再現可能な神経記録解析のための実用的なSpikeInterfaceワークフロー、スクリプト、参考資料を提供します。

生体信号解析では、多様な信号タイプにわたって手法を慎重に選択する必要があります。このスキルは、前処理、特徴抽出、解釈、レポーティングについて、体系化されたNeuroKit2のガイダンスを提供します。

メタボロミクス研究者は、公開研究、化合物レコード、標準化された名称へ迅速にアクセスする必要があります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が REST API クエリと結果の解釈を行うためのガイドです。

Matplotlib は、複雑な科学プロットで一貫して使うのが難しい場合があります。このスキルは、より明確な図を作るための実践的な例、スタイリング指針、ヘルパースクリプトを提供します。

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。

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。

バイオインフォマティクス研究では、多数のデータベースクエリやファイル形式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に対して、ggetコマンドとPythonワークフローの進め方を案内します。

地理空間の作業は、ファイル形式、座標系、空間操作が不明確な場合に失敗しがちです。このスキルは、データの読み込み、CRSの変換、ジオメトリの分析、地図作成のためのGeoPandasパターンを提供します。

公開 GEO データセットは、検索、ダウンロード、一貫した準備が困難です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に対して、NCBI GEO の検索、取得、トランスクリプトミクス解析ワークフローを案内します。

ゲノム区間プロジェクトには、一貫した前処理、埋め込みのトレーニング、ユニバース構築が必要です。このスキルは、BED files、scATAC-seqデータ、モデル評価のためのGenimlワークフローをガイドします。

FCSファイルは、Pythonワークフローでの検査、変換、修復が難しい場合があります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに対して、FlowIOによる解析、メタデータ抽出、FCSエクスポートをガイドします。