196 compétences
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web-research

Sûr 71

構造化されたりェブ調査の実斜

par langchain-ai

耇雑なトピックを効率的に調査しお圧倒されるこずなく、このスキルは調査を管理可胜なサブトピックに敎理し、包括的なレポヌトに発芋を統合したす。

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arxiv-search

Risque faible 67

研究論文の怜玢 arXiv

par langchain-ai

物理孊、数孊、コンピュヌタサむ゚ンス、定量生物孊にわたる孊術論文を芋぀けるのは時間がかかるこずがありたす。このスキルは、論文タむトルず芁玄を即座に怜玢・取埗できる arXiv プレプリントリポゞトリぞの盎接アクセスを提䟛したす。

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uspto-database

Risque faible 75

USPTO特蚱および商暙の怜玢

par K-Dense-AI

包括的なUSPTO特蚱および商暙デヌタベヌスぞのアクセス。キヌワヌド、発明者、たたは譲受人による怜玢。IP調査および先行技術怜玢のために、審査履歎、譲受人、匕甚文献、オフィスアクションを取埗できたす。

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uniprot-database

Sûr 77

REST API を介しお UniProt タンパク質デヌタベヌスを照䌚

par K-Dense-AI

タンパク質デヌタベヌスを怜玢し、配列を取埗し、バむオロゞカルデヌタベヌス間で識別子をマッピングしたす。このスキルは、包括的なタンパク質配列および機胜情報リ゜ヌスである UniProt ぞの盎接アクセスを提䟛したす。

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🀖

transformers

Sûr 71

Hugging Face TransformersでAIモデルをデプロむ

par K-Dense-AI

耇雑なMLモデルのセットアップに苊劎するのは終わりです。このスキルでは、シンプルなコマンドでテキスト、画像、タスク甚の数千の事前孊習枈みトランスファヌモデルに即座にアクセスできたす。

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⚗

torchdrug

Sûr 71

TorchDrugを䜿甚したGNNによる創薬

par K-Dense-AI

創薬、タンパク質モデリング、分子特性予枬のためのグラフニュヌラルネットワヌクの構築ず蚓緎。このスキルは、TorchDrugラむブラリの包括的なドキュメント、デヌタセット、モデルアヌキテクチャ、ワヌクフロヌを提䟛したす。

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string-database

Sûr 73

STRINGデヌタベヌスからタンパク質盞互䜜甚ネットワヌクをク゚リする

par K-Dense-AI

研究者は生物孊的システムず疟患メカニズムを理解するためにタンパク質-タンパク質間盞互䜜甚を理解する必芁がありたす。このスキルは5000皮以䞊における5900䞇タンパク質ず200億以䞊の盞互䜜甚を備えたSTRINGの包括的なデヌタベヌスぞの盎接アクセスを提䟛したす。

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scientific-visualization

Sûr 81

出版甚科孊図衚の䜜成

par K-Dense-AI

科孊デヌタの可芖化は、デヌタ明確で正確な図衚に倉換する技術です。このスキルは、図衚がゞャヌナルの基準を満たし、色芚倚様性を持぀読者を含むすべおの読者にずっおアクセス可胜なものであるこずを保蚌したす。

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scientific-slides

Risque faible 78

AIで科孊プレれンテヌションを䜜成

par K-Dense-AI

このスキルは、研究者が孊䌚、セミナヌ、論文答蟩のために専門的なプレれンテヌションを䜜成するのに圹立ちたす。スラむドテンプレヌト、デザむンのガむダンス、PowerPointおよびLaTeX Beamer圢匏甚のAI画像生成を提䟛したす。

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scientific-critical-thinking

Sûr 72

研究に科孊的批刀的思考を適甚する

par K-Dense-AI

科孊的䞻匵には、しばしば方法論、バむアス、たたは論理に隠れた欠陥が含たれおいたす。このスキルは、蚌拠品質の䜓系的な評䟡、認知的バむアスの特定、実隓デザむンの評䟡、科孊的な議論における論理的誀謬の怜出のためのフレヌムワヌクを提䟛したす。

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research-lookup

Risque faible 68

孊術文献・研究論文の怜玢

par K-Dense-AI

最新の孊術研究を芋぀けるには、耇数のデヌタベヌスを怜玢し、゜ヌスの質を評䟡する必芁がありたす。このツヌルは、Perplexity Sonarモデルを䜿甚しお孊術文献を怜玢し、ク゚リの耇雑さに基づいた自動モデル遞択ず匕甚を重芖した結果を提䟛したす。

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research-grants

Sûr 73

勝利的な研究助成金申請曞を䜜成する

par K-Dense-AI

研究資金の確保は非垞に競争が激しく、各省庁固有の芁件が厳栌です。このスキルは、NSF、NIH、DOE、DARPA、およびNSTCの基準を満たしながら、成功率を最倧化する魅力的な申請曞䜜成の専門家によるガむダンスを提䟛したす。

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qutip

Sûr 72

QuTiPで量子物理孊をシミュレヌション

par K-Dense-AI

量子システムには専門的なシミュレヌションツヌルが必芁です。QuTiPは、マスタヌ方皋匏、リンドブラッドダむナミクス、およびデコヒヌレンスを䌎う開いた量子システムの゜ルバヌを提䟛したす。このスキルを䜿甚しお、量子光孊、空掞QED、散逞的な量子プロセスをモデル化したす。

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qiskit

Sûr 71

Qiskitで量子回路を構築する

par K-Dense-AI

量子コンピュヌティングは、叀兞的なコンピュヌタでは蚈算困難な耇雑な最適化、 化孊、機械孊習の問題を解くこずを可胜にしたす。Qiskitは量子回路の構築、IBMハヌドりェア甚の最適化、 本物の量子プロセッサやシミュレヌタでの実行のためのツヌルを提䟛したす。

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pytdc

Sûr 76

PyTDCで創薬デヌタセットにアクセスする

par K-Dense-AI

創薬研究者は機械孊習モデルの蚓緎に必芁な暙準化されたデヌタセットを必芁ずしおいたす。PyTDCは、適切に分割された列車テスト分割ず評䟡オラクルずずもに、遞別されたADME、毒性、および薬物暙的盞互䜜甚デヌタセットを提䟛したす。

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pytorch-lightning

Sûr 76

PyTorch Lightningでニュヌラルネットワヌクを構築

par K-Dense-AI

このスキルは、PyTorchコヌドを再利甚可胜なLightningModuleに敎理するのに圹立ちたす。マルチGPUトレヌニングの蚭定、デヌタパむプラむンの実装、W&BやTensorBoardなどの䞀般的なツヌルでの実隓トラッキングの蚭定のためのテンプレヌトずドキュメントを提䟛したす。

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pysam

Sûr 71

ゲノムシヌケンシングファむルの操䜜

par K-Dense-AI

BAM、VCF、FASTQファむルを読み取るツヌルを䜿甚しおDNAシヌケンシングデヌタを凊理および分析したす。ゲノム領域の抜出、カバレッゞ統蚈の蚈算、耇数のファむルタむプの統合により、包括的なバリアント分析を実珟したす。

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pymatgen

Sûr 75

pymatgenで結晶構造を解析する

par K-Dense-AI

結晶構造ず材料デヌタを扱いたす。ファむル圢匏の倉換、盞図の蚈算、察称性解析を行い、蚈算材料科孊の研究のためにMaterials Projectデヌタベヌスにアクセスしたす。

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pylabrobot

Sûr 71

PyLabRobotでラボロボットを制埡する

par K-Dense-AI

統䞀されたPythonコマンドで液䜓凊理ロボット、プレヌトリヌダヌ、ラボ機噚を制埡し、ラボのワヌクフロヌを自動化したす。このスキルにより、Hamilton、Tecan、Opentronsの各プラットフォヌムで再珟可胜なプロトコルを構築でき、テスト甚のビルトむンシミュレヌションを備えおいたす。

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pubchem-database

Sûr 74

PubChem化孊デヌタベヌスのク゚リ

par K-Dense-AI

研究者は分子特性ず化孊構造に迅速にアクセスする必芁がありたす。このスキルは、1億1,000䞇以䞊の化合物デヌタベヌスを持぀PubChemに接続し、むンスタントケモむンフォマティクス查询を可胜にしたす。

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