과학 원고의 동료 평가는 학문 분야에 걸쳐 일관된 방법론을 필요로 합니다. 이 스킬은 방법론, 통계, 재현성, 윤리 및 보고 기준에 대한 구조화된 프레임워크를 제공하여 포괄적인 원고 및 보조금 평가를 지원합니다.

PDF 문서를 수동으로 처리하는 것은 너무 많은 시간이 소요됩니다. 이 툴킷은 텍스트 추출, 양식 처리, 표 추출, 스캔된 문서의 OCR 수행을 위한 프로덕션 수준의 스크립트를 일괄 처리 지원과 함께 제공합니다.

PDF 문서에는 귀중한 데이터가 포함되어 있지만 프로그래밍 방식으로 처리하기 어렵습니다. 이 기술은 pdfplumber 및 pypdf와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 PDF에서 텍스트, 테이블 및 폼 데이터를 추출하는 코드 패턴을 제공합니다.

수동 PDF 처리는 시간이 많이 들고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 기술은 Python 라이브러리를 사용하여 텍스트 추출, 문서 병합, 양식 채우기 및 파일 변환에 대한 프로그래밍 방식의 접근을 제공합니다.

전사면 슬라이드 이미지 분석에는 전문화된 도구가 필요합니다. 이 스킬은 PathML에 대한 종합 참고 문서를 제공하여 기가픽셀 병리 이미지를 로드하고, H&E 염색을 전처리하고, 머신러닝 모델을 훈련시키며, 공간 단백질학 데이터를 분석할 수 있습니다.

3D 생물학적 구조를 찾으려면 여러 데이터베이스와 파일 형식을 탐색해야 합니다. 이 스킬은 200,000개 이상의 실험적으로 결정되고 계산된 분자 구조를 검색, 다운로드 및 분석하기 위해 RCSB PDB 저장소에 대한 통합 액세스를 제공합니다.

LaTeX 또는 PDF 소스에서 인터랙티브 웹사이트, 프레젠테이션 동영상 및 학술 포스터를 생성하여 컨퍼런스와 온라인 공유를 위한 전문적인 홍보 자료를 자동 생성합니다.

Claude, Codex 및 Claude Code를 위한 AI 스킬

통합 유전체, 오믹스 및 임상 데이터를 활용하여 치료 타겟과 약물 후보를 찾아보세요. 유전자-질환 연관성과 증거 점수를 쿼리하여 약물 발견을 가속화합니다.

연구에는 관련 학술 논문을 찾고 출판 동향을 분석하는 일이 필요합니다. 이 스킬은 2억 4천만+ 건의 학술 연구물을 포함한 OpenAlex 데이터베이스에 직접 접근할 수 있게 하여, 수동으로 데이터베이스를 탐색하지 않고도 문헌 검색, 인용 분석, 연구 성과 평가를 가능하게 합니다.

과학자들은 대규모 마이크로스코피 이미지 데이터셋을 효율적으로 관리할 방법이 필요합니다. 이 스킬은 OMERO Python API에 대한 완전한 참조 문서를 제공하여 자동화된 이미지 검색, 픽셀 분석, ROI 관리, 고처리량 스크리닝 워크플로우를 위한 배치 처리를 가능하게 합니다.

Chain-of-thought 추론 모델은 비용과 지연 시간을 증가시키는 자세한 자기성찰 토큰을 생성합니다. 이 스킬은 NOWAIT 기법을 구현하여 추론 중 불필요한 자기성찰 토큰을 억제하여 RL 기반 추론 모델의 정확도를 유지하면서 토큰 사용량을 27~51% 줄입니다.

产品规格을 실행 가능한 실행 계획으로 변환하는 과정은 체계가 없고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 스킬은 Notion 스펙을 연결된 실행 계획, 작업 및 진행 상황 추적으로 변환하기 위한 구조화된 워크플로우를 제공합니다.

여러 Notion 페이지에 흩어진 정보를 연구하는 데 시간이 걸리고 중요한 세부 정보를 놓칠 위험이 있습니다. 이 스킬은 검색, 가져오기, Notion 콘텐츠를 체계적으로 통합하여 적절한 인용과 함께 간결한 요약, 비교 분석 또는 종합 보고서를 생성하는 구조화된 워크플로우를 제공합니다.

회의 준비에는 여러 소스에서 컨텍스트를 수집하고 참석자에게 맞게 자료를 조정해야 합니다. 이 스킬은 관련 컨텍스트를 검색하고, 적절한 회의 템플릿을 선택하고, 안건을 작성하며, 연구로 자료를 풍부하게 하는 구조화된 워크플로우를 제공합니다.

분산된 대화와 메모를 조직화하고 검색 가능한 지식으로 전환합니다. 이 스킬은 채팅 논의, 결정 사항, 아이디어를 링크, 템플릿, 팀 협업 기능이 포함된 적절히 구조화된 Notion 페이지로 변환하는 것을 도와줍니다.

Neuropixels 기록을 분석하려면 여러 도구와 복잡한 파이프라인에 대한 전문 지식이 필요합니다. 이 스킬은 SpikeInterface, Allen Institute, IBL의 모범 사례를 따라 원시 데이터에서 선별된 유닛까지 전처리, 스파이크 정렬, 품질 지표, AI 보조 선별을 포함한 완전한 워크플로우를 제공합니다.

ECG 및 EEG와 같은 생리학적 신호 처리에는 필터링, 피크 검출 및 특징 추출을 위한 특수 알고리즘이 필요합니다. 이 스킬은 NeuroKit2 Python 라이브러리를 사용하여 심혈관, 신경 및 자율신경 신호를 분석하기 위한 포괄적인 문서와 워크플로우를 제공합니다.

네트워크 및 그래프 데이터 작업을 위해서는 그래프 알고리즘, 시각화 기술 및 데이터 형식에 대한 이해가 필요합니다. 이 스킬은 Python에서 NetworkX를 사용하여 복잡한 네트워크를 생성, 분석 및 시각화하는 것에 대한 포괄적인 안내를 제공합니다.

Move 코드 리뷰에는 Move Book 코드 품질 체크리스트에 대한 깊은 지식이 필요합니다. 이 스킬은 코드 구조, 함수 시그니처, 테스트 패턴, 최신 문법을 포함한 Move 2024 Edition 모범 사례에 대한 50가지 규칙을 기반으로 자동화된 분석을 제공합니다.