Neuropixels 분석에는 서로 연결된 여러 전처리, 정렬, 큐레이션 단계가 필요합니다. 이 스킬은 재현 가능한 신경 기록 분석을 위한 실용적인 SpikeInterface 워크플로, 스크립트, 참고 자료를 제공합니다.

생체신호 분석에는 다양한 신호 유형 전반에서 신중한 방법 선택이 필요합니다. 이 스킬은 전처리, 특징 추출, 해석 및 보고를 위한 체계적인 NeuroKit2 지침을 제공합니다.

대사체학 연구자는 공개 연구, 화합물 기록, 표준화된 명칭에 빠르게 접근해야 합니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 REST API 쿼리와 결과 해석을 수행하도록 안내합니다.

복잡한 과학 플롯에서 Matplotlib을 일관되게 사용하기는 어려울 수 있습니다. 이 스킬은 더 명확한 그림을 만들 수 있도록 실용적인 예제, 스타일링 지침, 헬퍼 스크립트를 제공합니다.

생물정보학 팀은 Latch에서 반복 가능한 워크플로, 데이터 처리, 리소스 설정이 필요합니다. 이 스킬은 워크플로 생성, 배포, Registry 사용, 검증된 파이프라인 통합을 안내합니다.

유전체 구간 워크플로에는 빠른 overlap, coverage, tokenization 도구가 필요합니다. 이 skill은 Claude, Codex, Claude Code가 gtars API 및 CLI 워크플로를 활용하도록 안내합니다.

생물정보학 연구에는 다양한 데이터베이스 쿼리와 파일 형식이 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 gget 명령어와 Python 워크플로를 활용할 수 있도록 안내합니다.

지리공간 작업은 파일 형식, 좌표 시스템, 공간 연산이 명확하지 않을 때 자주 실패합니다. 이 스킬은 데이터 로드, CRS 변환, geometry 분석, 지도 생성을 위한 GeoPandas 패턴을 제공합니다.

공개 GEO 데이터셋은 일관되게 검색, 다운로드, 준비하기 어렵습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 NCBI GEO 검색, 데이터 가져오기, 전사체학 분석 워크플로를 수행하도록 안내합니다.

유전체 구간 프로젝트에는 일관된 전처리, 임베딩 학습, 유니버스 구성이 필요합니다. 이 스킬은 BED 파일, scATAC-seq 데이터 및 모델 평가를 위한 Geniml 워크플로를 안내합니다.

FCS 파일은 Python 워크플로에서 검사, 변환, 복구하기 어려울 수 있습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 FlowIO 파싱, 메타데이터 추출, FCS 내보내기를 수행하도록 안내합니다.

FDA 규제 데이터는 여러 openFDA 엔드포인트에 흩어져 있습니다. 이 스킬은 AI 에이전트가 의약품, 기기, 식품, 수의학 제품 및 물질을 쿼리하도록 돕습니다.

과학 데이터 파일은 형식마다 구조와 메타데이터를 서로 다르게 저장하기 때문에 검사하기 어렵습니다. 이 스킬은 형식을 감지하고, 데이터 품질을 프로파일링하며, 실용적인 마크다운 EDA 보고서를 생성합니다.

계통유전학 분석에는 전문적인 트리 파싱, 분류체계 조회 및 그림 생성이 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 Claude, Codex 및 Claude Code가 ETE 워크플로를 사용하여 분석하고 시각화하도록 안내합니다.

유전체 연구에는 유전자, 변이, 서열, 어셈블리에 대한 빠른 접근이 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 Ensembl REST 워크플로를 사용할 수 있도록 안내합니다.

ENA accession, 메타데이터, 시퀀스 파일을 찾는 작업은 유전체학 팀에게 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 이 skill은 Claude, Codex, Claude Code에 구조화된 ENA API 지침을 제공합니다.

화학정보학 작업에서는 일반적인 분자 작업을 위해 복잡한 RDKit 패턴이 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 파싱, 디스크립터, 핑거프린트, 컨포머, 클러스터링, 반응, 시각화를 위한 Datamol 워크플로를 안내합니다.

대규모 Python 데이터셋은 메모리를 초과하거나 단일 프로세스에서 너무 느리게 실행되는 경우가 많습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 Dask 워크플로를 설계하도록 돕습니다.

공공 통계는 분석 전에 엔터티, 변수, 소스 메타데이터를 확인해야 하는 경우가 많습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 Data Commons 쿼리와 결과 준비를 수행하도록 안내합니다.

천문학 워크플로에는 신뢰할 수 있는 단위, 좌표, 시간계, FITS 처리가 필요합니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 과학 데이터 분석을 위한 Astropy 패턴을 따르도록 안내합니다.