Trabalhar com arquivos Excel requer conhecimento de fórmulas, formatação e análise de dados. Esta skill oferece orientação abrangente para criar planilhas, realizar cálculos e analisar dados com padrões profissionais.

Processar documentos PDF manualmente consome muito tempo. Este conjunto de ferramentas fornece operações abrangentes de PDF, incluindo extração de texto, detecção de tabelas, preenchimento de formulários e criação de documentos usando Python e ferramentas de linha de comando.

Crie composições musicais originais e converta arquivos MIDI para arquivos de áudio MP3 ou WAV. Utiliza a biblioteca music21 para composição inteligente e suporta geração de música orquestral e eletrônica com sons de instrumentos realistas.

Usuários precisam de orientação especializada para entender a arquitetura do banco de dados Datascript do Logseq para um gerenciamento eficaz de grafos de conhecimento. Esta skill fornece conhecimento autoritativo sobre design de esquema, tipos de propriedades, hierarquias de classes e relacionamentos entre entidades.

Usuários precisam extrair e consultar dados de seus grafos de conhecimento Logseq. Esta skill fornece uma biblioteca cliente Python unificada para buscar páginas, blocos, propriedades e executar consultas Datalog avançadas em grafos Logseq locais via API HTTP ou CLI.

Os usuários do Logseq precisam de orientação clara ao fazer a transição de arquivos Markdown para o formato Banco de Dados. Esta habilidade fornece planejamento de migração passo a passo, estratégias de backup, solução de problemas para problemas comuns e exemplos de consultas Datalog para validação.

A análise de templates EDN é demorada quando feita manualmente. A skill edn-analyzer oferece análise automatizada de estrutura, verificações de qualidade e recursos de comparação para templates de grafos de banco de dados Logseq. Ela identifica itens órfãos, valida a estrutura e gera relatórios acionáveis.

Os usuários precisam integrar o Claude com seus grafos de conhecimento Logseq para consultar e gravar dados. Esta skill fornece gerenciamento automatizado de conexões através de backends HTTP API, CLI e MCP Server com suporte integrado para solução de problemas.

A construção de árvores filogenéticas a partir de múltiplos assemblies genômicos requer fluxos de trabalho complexos com muitas ferramentas. Esta skill gera scripts prontos para execução, com suporte a agendadores de tarefas, para o pipeline completo de filogenômica baseado em BUSCO.

A análise biogeográfica filogenética ajuda pesquisadores a entender como as distribuições geográficas das espécies evoluíram ao longo do tempo. Esta skill automatiza o fluxo de trabalho completo do BioGeoBEARS, desde a validação de entrada até visualizações de distribuições ancestrais prontas para publicação.

Gerenciar fluxos de trabalho de dados complexos através de processos ETL, analytics e engenharia de features requer orquestração coordenada e aplicação de qualidade. Esta skill atua como um papel de CTO-Data, coordenando tarefas de dados enquanto mantém padrões mínimos de qualidade de 95 por cento.

Esta skill oferece padrões prontos para uso do SQLAlchemy 2.0+ para operações assíncronas de banco de dados. Inclui modelos type-safe, operações CRUD, relacionamentos e otimizações de desempenho para construir serviços de dados robustos.

A análise de dados frequentemente requer código Python personalizado para conjuntos de dados específicos e necessidades de visualização. Esta skill usa IA para gerar código pandas e matplotlib sob medida que processa seus dados e cria gráficos profissionais em ambientes sandbox.

Consultas de banco de dados exigem alternância entre editores de código e janelas de terminal. Esta habilidade permite executar consultas SQL e meta-comandos psql diretamente do seu assistente de IA sem sair do seu fluxo de trabalho.

Esta skill fornece padrões seguros de CLI do BigQuery para explorar tabelas e esquemas sem acessar dados sensíveis. Inclui consultas INFORMATION_SCHEMA, verificações de contagem de linhas e diretrizes de sensibilidade de dados para análise de dados responsável.

Obter conteúdo web no seu fluxo de trabalho de programação é tedioso e não confiável. Esta skill dá ao Claude acesso instantâneo a qualquer página web como markdown limpo, capturas de tela, dados estruturados ou resultados de pesquisa.

Carregue dados do S3 com segurança, organizando-os primeiro em um branch temporário. Verifique a qualidade antes de mesclar para produção. Evita que dados ruins cheguem às suas tabelas principais.

Criar pipelines de dados do zero requer entender arquitetura DAG, estratégias de materialização e estrutura de projeto. Esta skill orienta você na configuração de projetos bauplan com segurança de branch adequada, padrões de nós iniciais SQL e modelos de transformação Python.

Negociação MEV requer análise precisa de liquidez para evitar slippage excessivo e transações falhadas. Esta skill fornece fluxos de trabalho sistemáticos e fórmulas para calcular impacto de preço, estimar slippage e validar lucratividade de negociação antes da execução.

A infraestrutura MEV exige monitoramento preciso de latência para manter vantagem competitiva. Esta skill fornece rastreamento de latência por chamada e agregado para identificar gargalos, depurar operações lentas e definir limites de alerta para anomalias de desempenho.