Claude, Codex, Claude Code를 위한 AI 스킬

단일 세포 RNA-seq 분석은 품질 관리, 클러스터링 및 시각화를 위한 복잡한 워크플로우가 필요합니다. 이 스킬은 UMAP 생성, Leiden 클러스터링, 마커 유전자 식별 및 세포 유형 주석을 포함한 완전한 scanpy 워크플로우를 제공합니다.

의료 기기 기업들은 규제 요건을 충족하기 위해 제품 생명주기 전반에 걸쳐 포괄적인 위험 관리를 구현해야 합니다. 이 기술은 위험 분석, 평가, 통제 및 사후 생산 모니터링을 포함하는 ISO 14971 구현에 대한 전문적인 지침을 제공합니다.

현재 연구와 학술 논문을 찾는 데 상당한 시간이 소요됩니다. 이 기술은 OpenRouter를 통해 Perplexity Sonar 모델을 사용하여 학술 문헌, 최근 연구 및 기술 문서를 자동으로 인용과 함께 검색합니다.

연합 기관을 위한 경쟁력 있는 연구 보조금 제안서 작성은 복잡하고 시간이 많이 소요됩니다. 이 기술은 NSF, NIH, DOE, DARPA 제안서를 위한 기관별 안내, 템플릿 및 모범 사례를 제공합니다.

코드 품질 문제는 시간이 지남에 따라 누적됩니다. 이 스킬은 개발 작업 완료 후 코드 리뷰를 요청하기 위한 구조화된 워크플로우를 제공하여 버그와 개선 사항이 더 큰 문제로 확대되기 전에 발견합니다.

HealthTech 및 MedTech 기업은 복잡한 FDA 및 EU MDR 요구사항을 탐색하기 위해 전문적인 규제 지침이 필요합니다. 이 스킬은 성공적인 시장 진입을 위한 제출 계획, 규정 준수 프레임워크 및 교차 기능 팀 조정을 포함한 전략적 규제 업무 리더십을 제공합니다.

AI 어시스턴트는 종종 검증 없이 코드 리뷰 피드백을 구현합니다. 이 스킬은 제안에 대한 기술적 평가를 보장하며, 피드백이 불명확하거나 기술적으로 올바르지 않을 때 명확한 질문을 하고 반박합니다.

생물학적 경로 연구는 여러 데이터베이스를 검색하고 통계 분석을 수행해야 합니다. 이 스킬은 경로 농축 분석, 유전자-경로 매핑 및 분자 상호작용 쿼리를 위해 Reactome 데이터베이스 REST API에 직접 액세스할 수 있습니다.

RDKit은 분자 분석을 위한 강력한 오픈소스 케모인포매틱스 라이브러리입니다. 이 스킬은 분자 특성 계산, 유사성 검색 수행, 하위 구조별 화합물 필터링, 화학 구조 시각화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

목록이나 스프레드시트에서 당첨자를 공정하게 선정하는 것은 시간이 많이 들고 편향되기 쉽습니다. 이 스킬은 암호학적으로 무작위 선정을 사용하여 선물, 추첨, 콘테스트에 대한 투명성과 공정성을 보장합니다.

양자 역학 시뮬레이션은 복잡한 양자 현상을 정확하게 모델링하기 위해 전문 도구와 전문 지식이 필요합니다. 이 스킬은 연구 및 교육을 위한 상태 진화, 소산, 측정, 시각화를 포함한 닫힌 양자 시스템과 열린 양자 시스템 시뮬레이션을 위한 포괄적인 QuTiP 문서를 제공합니다.

Claude, Codex, Claude Code를 위한 AI 스킬

헬스테크 및 메드테크 분야의 품질 관리자는 QMR 책임, 규제 준수 감독, 전략적 품질 리더십에 대한 포괄적인 지침이 필요합니다. 이 스킬은 ISO 13485 준수, FDA 검사 준비, 품질 시스템 거버넌스를 위한 프레임워크를 제공합니다.

의료기기 조직은 여러 규제 프레임워크에 걸친 복잡한 문서 요구사항으로 어려움을 겪습니다. 이 스킬은 ISO 13485, FDA 및 EU MDR 요구사항에 부합하는 문서 제어 시스템, 규제 준수 및 변경 관리 프로세스에 대한 전문 지침을 제공합니다.

품질 경영 시스템 감사는 깊은 규제 지식과 체계적인 방법론을 요구합니다. 이 스킬은 ISO 13485 감사, 부적합 식별 및 시정 조치 검증에 대한 전문가 가이드를 제공합니다.

양자 컴퓨팅 개발에는 복잡한 회로 설계, 트랜스파일, 하드웨어별 최적화에 대한 이해가 필요합니다. 이 스킬은 양자 회로 구축, 시뮬레이터 또는 실제 하드웨어에서 VQE 및 QAOA와 같은 알고리즘 실행, 결과 시각화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

Claude, Codex, Claude Code를 위한 AI 스킬

신약 개발 데이터셋을 다루려면 흩어진 소스와 일관성 없는 형식을 탐색해야 합니다. PyTDC는 표준화된 API, 의미 있는 분할, 그리고 벤치마크 평가 프로토콜을 갖춘 50개 이상의 큐레이션된 치료제 ML 데이터셋을 제공합니다.

SAM/BAM/CRAM 정렬 파일, VCF/BCF 변이 파일, FASTA/FASTQ 시퀀스를 읽고 쓰하여 차세대 시퀀싱 데이터를 처리하여 생물정보학 분석 파이프라인을 구축합니다.