이전 Claude 모델에서 Opus 4.5로 코드, 프롬프트 및 API 호출을 업데이트합니다. 이 스킬은 플랫폼 전반에 걸쳐 모델 문자열 교체를 처리하고 원활한 마이그레이션을 위한 알려진 동작 수정 사항을 적용합니다.

수동으로 인용을 관리하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 스킬은 학술 데이터베이스 검색, DOI 및 PMID에서 메타데이터 추출, 인용 검증, 출판 준비된 BibTeX 항목 생성을 자동화합니다.

양자 컴퓨팅에는 회로 설계 및 시뮬레이션을 위한 전문 도구가 필요합니다. 이 기술은 Cirq에 대한 포괄적인 가이드를 제공하여 양자 알고리즘 생성, 노이즈 시뮬레이션 실행, 여러 제공업체의 실제 양자 하드웨어에서 실행할 수 있습니다.

약물 발견 데이터를 찾으려면 여러 데이터베이스를 검색하고 복잡한 API 쿼리를 이해해야 합니다. 이 스킬은 200만 개 이상의 바이오활성 화합물, 1900만 개의 바이오활성 측정 데이터, 승인된 약물 정보를 갖춘 ChEMBL 데이터베이스를 즉시 사용할 수 있는 함수를 제공합니다.

git 커밋에서 수동으로 변경 로그를 작성하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 스킬은 커밋 기록을 분석하고 변경 사항을 자동으로 분류하며 고객이 이해할 수 있는 세련된 릴리스 노트를 생성합니다.

CEO는 성장, 지배구조, 이해관계자 관리에 관한 복잡한 의사결정에 직면합니다. 이 스킬은 전략적 계획, 재무 모델링, 이사회 지배구조, 투자자 관계를 위한 구조화된 프레임워크를 제공하여 경영진 수준의 의사결정을 지원합니다.

연구자들은 유전체 연구를 위해 인구 규모의 단일세포 데이터에 대한 효율적인 접근이 필요합니다. 이 스킬은 최적화된 쿼리 패턴과 하류 분석을 위한 통합 가이드를 갖춘 CZ CELLxGENE Census에 AI 기반 접근을 제공합니다.

품질 관리 팀은 지속 가능한 시정 조치를 통해 CAPA를 일관되게 마감하는 데 어려움을 겪습니다. 이 스킬은 CAPA 수명주기 관리, 근본 원인 분석 기법, 효과성 검증 및 규제 준수를 위한 전문 수준의 지침을 제공하여 지속적인 품질 개선을 보장합니다.

사용자들은 세련되고 박물관 수준의 시각 디자인을 만드는 데 어려움을 겪습니다. 이 스킬은 PNG 또는 PDF 형식으로 독창적이고 예술적인 시각 작품을 만드는 과정을 안내하는 체계적인 디자인 철학 접근 방식을 제공합니다.

문헌에서 enzyme kinetic 파라미터를 찾는 데에는 광범위한 검색이 필요합니다. 이 스킬은 간단한 인터페이스를 통해 BRENDA 데이터베이스에 직접 접근하여 Km 값, 반응 방정식, 생화학 연구를 위한 생물체별 enzyme 데이터를 검색할 수 있습니다.

Anthropic의 브랜드 아이덴티티로 전문적인 문서 및 프레젠테이션을 제작하세요. 이 스킬은 모든 아티팩트에서 일관된 시각적 스타일을 보장하기 위한 공식 색상 및 타이포그래피 가이드라인을 제공합니다.

개발자들은 요구사항을 완전히 이해하기 전에 코딩을 시작하는 경우가 많아 재작업과 기능 누락으로 이어집니다. 이 스킬은 코드를 작성하기 전에 질문, 트레이드오프 분석, 점진적 디자인 검증을 통한 구조화된 아이디어 탐색을 안내합니다.

연구자들은 여러 데이터베이스에서 생물학적 데이터를 검색해야 합니다. 이 기술은 UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome을 포함한 40개 이상의 생물정보학 서비스에 대한 통합 접근을 제공하여 단백질 서열, 생체경로, 화합물 및 상호작용에 대한 데이터를 제공합니다.

생명과학 프리프린트를 찾으려면 bioRxiv를 수동으로 탐색하거나 여러 도구를 사용해야 합니다. 이 스킬은 키워드, 저자, 카테고리, 날짜 범위로 검색한 후 논문과 메타데이터를 구조화된 JSON 형식으로 다운로드할 수 있는 통합 Python 인터페이스를 제공합니다.

생물학적 서열, 단백질 구조 또는 유전체 데이터를 다루려면 전문 도구가 필요합니다. 이 스킬은 FASTA 파일 파싱, NCBI 데이터베이스 쿼리, BLAST 검색 실행, 단백질 구조 분석 및 Python을 사용한 계통발생학적 분석을 지원하는 포괄적인 Biopython 문서를 제공합니다.

복잡한 생물의학 연구 작업에는 전문 지식과 반복적인 분석 단계가 필요합니다. Biomni는 LLM 기반 추론과 통합된 생물의학 데이터베이스를 사용하여 유전체학, 신약 발견, 임상 유전체학 전반에 걸친 다단계 연구 워크플로우를 자동화합니다.

Benchling 전반의 실험실 데이터를 관리하려면 여러 API 패턴을 학습해야 합니다. 이 스킬은 DNA 시퀀스, 인벤토리, 전자 실험 노트북에 대한 바로 사용 가능한 예제를 제공하여 API 호출 디버깅 대신 과학 연구에 집중할 수 있도록 합니다.

천문학 연구에는 천체 좌표, 물리 단위 및 특수 데이터 형식의 정밀한 처리가 필요합니다. 이 스킬은 좌표 변환, FITS 파일 작업, 우주론적 계산 및 시간 척도 변환을 위한 astropy 사용에 대한 전문적인 가이드를 제공합니다.

Claude.ai를 위한 복잡한 인터랙티브 아티팩트를 만들려면 최신 프론트엔드 도구가 필요합니다. 이 스킬은 shadcn/ui 컴포넌트가 포함된 완전한 React 개발 환경을 설정하고, 대화에서 공유할 수 있는 단일 HTML 파일로 번들링합니다.

전사체학 데이터 분석하여 유전자 조절 상호작용을 식별하는 것은 시간이 많이 걸리고 특수 알고리즘이 필요합니다. Arboreto는 대량 RNA-seq 또는 단일세포 RNA-seq 데이터에서 확장 가능한 유전자 조절 네트워크 추론을 위해 GRNBoost2 및 GENIE3 알고리즘을 제공합니다.