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。

プレイヤーは異星の世界で、科学的研究と生存に関する難しい決断に直面します。このインタラクティブな物語は、没入的な対話を通して植物学の概念を教え、選択によってステラが画期的な発見をするか危険な失敗をするかが決まります。

単一のAIエージェントは複雑なタスクを処理する際にコンテキスト制限に達します。このスキルは、調整を維持しながら複数のエージェントに作業を分散し、一般的な障害モードを回避するための実証済みパターンを教えます。

最新情報や動作するコード例を見つけるには、多大な時間と労力がかかります。このスキルは、Exa AIを通じてウェブ検索とコードコンテキスト取得への統一されたアクセスを提供し、記事と実装例の両方を使用した効率的な技術研究を可能にします。

プロジェクトに最新の情報が必要ですか。このスキルはGemini CLIを使用してウェブ検索を実行し、ドキュメント、エラー解決策、技術コンテンツを見つけます。複雑な研究タスクに対して、包括的で引用付きの結果を取得します。

Logseq テンプレートを構築するには、Schema.org 標準を理解する必要があります。このスキルはクラス、プロパティ、階層を調査し、適切な統合を保証します。公式定義を取得し、実行可能な統合ガイダンスを提供します。