引用を手動で管理するのは時間がかかり、エラーが発生しやすい作業です。このスキルは、学術データベースの検索、DOIやPMIDからのメタデータ抽出、引用の検証、出版可能なBibTeXエントリの生成を自動化します。

創薬データの検索には、複数のデータベースをまたいだ検索と複雑なAPIクエリの理解が必要です。このスキルは、200万以上のバイオ活性化合物、1900万件の生物活性測��値、および承認された医薬品情報を含むChEMBLデータベースのクエリに使用可能な関数を提供します。

研究者は、ゲノミクス研究のために集団規模のシングルセルデータへの効率的なアクセスを必要としています。このスキルは、最適化されたクエリパターンと下流分析の統合ガイドを備えた、AI主導のCZ CELLxGENE Censusへのアクセスを提供します。

文献から酵素の動力学パラメータを見つけるには広範な検索が必要です。このスキルは、生化学研究のためのKm値、反応式、生物種特異的な酵素データを取得するシンプルなインターフェースを通じて、BRENDAデータベースへの直接アクセスを提供します。

研究者は複数のデータベースから生物学的データを取得する必要があります。このスキルは、UniProt、KEGG、ChEMBL、Reactomeを含む40以上のバイオインフォマティクスサービスへの統合アクセスを提供し、タンパク質配列、パスウェイ、化合物、相互作用の情報を取得できます。

ライフサイエンスのプリプリントを見つけるには、bioRxivを手動で閲覧するか、複数のツールを使用する必要があります。このスキルは、キーワード、著者、カテゴリ、日付範囲で検索し、構造化されたJSON形式で論文とメタデータをダウンロードするための統合Pythonインターフェースを提供します。

複雑なバイオメディカル研究タスクには、専門知識と反復的な分析ステップが必要です。Biomniは、LLM駆動の推論と統合されたバイオメディカルデータベースを使用して、ゲノミクス、創薬、臨床ゲノミクスにわたる多段階の研究ワークフローを自動化します。

天文学研究では、天球座標、物理単位、専門的なデータフォーマットの正確な取り扱いが必要です。このスキルは、座標変換、FITSファイル操作、宇宙論的計算、時刻系変換におけるastropyの使用に関する専門的なガイダンスを提供します。

AlphaFold DBは2億を超えるAI予測タンパク質構造を提供します。このスキルは、研究者が構造ファイルを取得し、信頼度スコアを分析し、創薬や構造生物学のための計算パイプラインに予測を統合することを支援します。

タンパク質を設計したが、ウェットラボへのアクセスがない場合でも、配列を直接Adaptyvの自動化クラウドラボラトリーに提出して、結合アッセイ、発現試験、熱安定性測定、酵素活性分析を実施できます。実験結果は約21日で受け取れます。

複雑なコードベースは完全なコンテキストなしに分析することが困難です。このスキルは大規模なコード分析をGemini CLIに委譲し、Claudeが実装を担当することで、実証済みの調査・実装ワークフローに従います。

LLMの知識截止により、最新の開発者コンテンツへのアクセスが制限されます。daily.devは、数千の情報源からリアルタイムの記事を提供しコミュニティ検証と構造化された分類法により精确な発見を可能にします。

複雑な問題には複数の視点が必要です。Delphiは並行して動作する複数のAIエージェントを調整し、同じ質問を独立して探求することで、単独の調査では見落とされがちな異なる視点からの洞察を明らかにします。

顧客が何を望んでいるか推測するのはやめましょう。このスキルは、顧客インタビュー、アンケート、サポートチケット、オンラインコミュニティから実行可能なインサイトを抽出し、実際の顧客の声に基づいたペルソナとメッセージを構築します。

複数のソースを手動で確認していると、正確な情報を見つけるのに時間がかかりすぎます。このスキルは、Web、ドキュメント、コードを同時に検索する並列調査エージェントを起動し、信頼度スコア付きで調査結果を統合します。

複数ソースにまたがる研究タスクを手動で調整するのはもう終わりです。このスキルは、適切なソース管理と統合を伴う体系的な研究をAIエージェントが実施できるよう、構造化されたテンプレートを提供します。

有望なリードの発見には、複数の情報源にまたがる何時間もの調査が必要です。このスキルは、あなたの製品を分析し、条件に合う企業を特定し、各見込み先に対する優先順位付きの接触戦略を提供することで、リード発掘を自動化します。

競合広告の調査には、複数の広告ライブラリを手動で閲覧する必要があります。このスキルは抽出と分析のプロセスを自動化し、成功しているメッセージングのパターン、ターゲットとしている課題点、およびオーディエンスに響くクリエイティブアプローチを特定します。

実際の顧客の言葉なしでマーケティングコピーを書くと的外れになります。このスキルは、フォーラム、レビュー、ソーシャルメディアから本物の顧客の声を抽出し、コンバージョン重視のメッセージングを実現します。

検索ランキングで競争するには、競合他社がなぜ上位にランクされているのか、Googleがコンテンツを評価するためにどのようなシグナルを使用しているのかを理解する必要があります。このスキルは、Googleのランキングシグナルを分析し、コンテンツギャップを特定し、検索可視性を向上させるためのデータ駆動型の推奨事項を提供します。