단백질 공학은 시퀀스-구조-기능 관계를 분석하기 위한 전문적인 AI 모델을 필요로 합니다. ESM은 새로운 시퀀스 생성, 구조 예측 및 다중모달 AI를 통한 기능성 단백질 설계를 위한 최첨단 단백질 언어 모델을 제공합니다.

알기 어려운 오류 메시지는 귀중한 개발 시간을 낭비하게 합니다. 이 스킬은 모든 주요 프로그래밍 언어와 프레임워크에서 오류를 신속하게 진단하고 해결하기 위한 구조화된 5단계 방법론과 포괄적인 패턴 라이브러리를 제공합니다.

유전체 연구자들은 여러 종에 걸친 유전자 서열, 변이체 및 비교 데이터에 대한 액세스가 필요합니다. 이 스킬은 Ensembl 데이터베이스 REST API를 쿼리하여 250개 이상의 척추동물 종에 대한 유전자 정보, DNA 서열, 변이체 예측, 오솔로그 및 조절 기능을 검색합니다.

뉴클레오타이드 서열을 찾고 다운로드하려면 복잡한 API 구문과 여러 엔드포인트 패턴을 이해해야 합니다. 이 스킬은 유럽 뉴클레오타이드 아카이브를 쿼리하여 접근 번호로 DNA/RNA 서열, 게놈 어셈블리 및 원시 시퀀싱 리드를 검색하기 위한 포괄적인 문서를 제공합니다.

전문적인 이메일 작성에는 시간과 기술이 필요합니다. 이 스킬은 요청부터 팔로업, 고객 지원에 이르기까지あらゆる 상황에 대한 효과적인 비즈니스 이메일을 구성하기 위한 템플릿, 가이드라인 및 모범 사례를 제공합니다.

연구에는 발견 및 안전 분석을 위한 상세한 약물 데이터가 필요합니다. 이 기술은 약리학 연구 및 약물 안전 분석을 위해 9,500개 이상의 약물 특성, 상호작용, 표적 및 경로를 포함하는 DrugBank 데이터베이스에 대한 프로그래밍 방식의 액세스를 제공합니다.

완벽한 도메인 이름을 찾으려면 몇 시간의 브레인스토밍과 수동 확인이 필요합니다. 이 스킬은 창의적이고 브랜드화 가능한 도메인 제안을 생성하며 .com, .io, .dev, .ai 등 다양한 TLD에서 가용성을 확인합니다.

추적 변경, 댓글, 서식을 완벽하게 지원하여 Word 문서 생성, 편집 및 분석을 자동화합니다. 문서를 변환하고, 검토 모드에서 편집을 적용하며, 콘텐츠를 정밀하게 추출합니다.

기술 문서, 제안서 또는 사양을 혼자 작성하면 독자에게 혼란을 주는 불명확한 결과가 나올 수 있습니다. 이 스킬은 컨텍스트를 수집하고, 콘텐츠를 반복적으로 개선하며, 공유하기 전에 가독성을 테스트하는 3단계 워크플로우를 제공합니다.

유전체 데이터 관리 및 DNAnexus에서 분석 파이프라인 구축에는 복잡한 API와 패턴 학습이 필요합니다. 이 스킬은 DNAnexus 클라우드 플랫폼에서 앱 개발, 데이터 관리 및 워크플로 실행에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

여러 독립적인 실패를 순차적으로 조사하는 것은 시간 낭비입니다. 이 스킬은 관련된 문제들을 동시에 해결하기 위해 여러 에이전트를 병렬로 디스패치하는 패턴을 제공합니다.

최첨단 확산 모델을 사용하여 단백질과 저분자 리간드 간의 3D 결합 포즈를 예측합니다. 구조 기반 신약 개발 및 가상 스크리닝 캠페인을 위한 신뢰도 점수가 포함된 예측 결과를 생성합니다.

DevOps 팀은 여러 환경에 걸쳐 복잡한 클라우드 인프라를 관리하는 데 어려움을 겪습니다. 이 스킬은 보안, 확장성, 관찰성에 대한 업계 모범 사례를 따르는 즉시 사용 가능한 Terraform 템플릿, Kubernetes 구성 및 CI/CD 파이프라인을 제공합니다.

Claude Code 채팅 기록을 분석하여 개발 작업에 대한 맞춤형 피드백을 받으세요. 실제 코딩 패턴을 기반으로 기술 격차를 파악하고 맞춤형 학습 리소스를 제공받을 수 있습니다.

AI가 생성한 코드에는 불필요한 주석, 방어적 검사, 스타일 불일치 등이 포함되어 코드베이스를 어지럽히는 경우가 많습니다. 이 스킬은 git diff를 스캔하여 이러한 패턴을 제거하면서 정상적인 변경 사항은 보존합니다.

Denario는 데이터 분석부터 논문 출판까지 전체 연구 파이프라인을 자동화합니다. AI 에이전트를 사용하여 가설을 생성하고, 방법론을 개발하며, 실험을 수행하고, 저널 형식의 논문을 작성합니다.

ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq 실험을 위한 차세대 시퀀싱 데이터를 처리합니다. BAM 파일을 정규화된 커버리지 트랙으로 변환하고 히트맵, 상관관계 플롯, 프로파일 그래프를 포함한 논문 품질의 시각화를 생성합니다.

신약 개발에는 용해도 및 독성과 같은 분자 특성 예측이 필요합니다. DeepChem은 분자 구조로부터 이러한 특성을 예측하기 위한 사전 학습된 모델과 그래프 신경망을 제공합니다.

Python에서 분자 데이터를 다루려면 복잡한 RDKit 코드가 필요합니다. Datamol은 SMILES 파싱, 특성 계산 및 화합물 분석을 위한 간단한 기능을 제공합니다.

조직들은 복잡한 데이터 보호 규정을 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 이 스킬은 GDPR, CCPA, HIPAA 및 국제 프라이버시 법률에 관한 전문적인 가이드를 제공하여 컴플라이언트 데이터 관행을 구현하는 것을 도와줍니다.