Extraia significado de imagens sem esforço manual. Esta skill analisa fotos, capturas de tela, gráficos e mockups usando o MiniMax vision MCP para fornecer descrições detalhadas, extração de texto e feedback de design.

Criar, ler, editar, validar e formatar planilhas Excel profissionais (.xlsx, .xlsm, CSV) sem perda de formatação, com estilização de nível financeiro e validação de fórmulas -- tudo isso sem o comportamento destrutivo de round-trip do openpyxl.

Esta skill fornece documentação abrangente e referências de SDK para serviços de IA do Azure, incluindo Search, Speech, OpenAI, Vision, Translation e Document Intelligence. Ajuda desenvolvedores a encontrar rapidamente as APIs corretas e padrões de código para suas soluções de IA.

Criar imagens e vídeos gerados por IA normalmente requer navegar por plataformas complexas e escrever prompts detalhados. Esta habilidade se conecta diretamente à API do liblib.tv, permitindo que você gere e edite conteúdo visual através de comandos em linguagem natural.

O design manual de esquemas é propenso a erros e difícil de visualizar. O DB Craft fornece um espaço de trabalho visual local para projetar esquemas MySQL, PostgreSQL, SQLite e MSSQL com assistência de IA e, em seguida, exportar SQL pronto para produção.

O banco de dados ZINC contém 230M+ compostos químicos comercializáveis para pesquisa em descoberta de fármacos. Esta skill fornece acesso programático para pesquisar por ZINC ID, SMILES ou código de fornecedor, recuperar estruturas 3D e realizar buscas por similaridade para triagem virtual e estudos de acoplamento molecular.

Trabalhando com grandes conjuntos de dados que excedem os limites de memória. O Zarr-python permite armazenamento de arrays em chunks com compressão para fluxos de trabalho de computação científica eficientes e nativos de nuvem.

Esta habilidade permite criar, editar e analisar planilhas Excel com fórmulas, formatação e análise de dados. Também recalcula fórmulas e verifica zero erros para resultados de qualidade editorial.

Processar grandes conjuntos de dados tabulares que excedem a RAM exige ferramentas especializadas. O Vaex permite operacoes de DataFrame fora da memoria, avaliacao preguiçosa e processamento de bilhoes de linhas por segundo em conjuntos de dados grandes demais para a memoria. Perfeito para dados astronomicos, series temporais financeiras e analise cientifica em larga escala.

Dados de alta dimensionalidade são difíceis de visualizar e analisar. O UMAP reduz dimensões enquanto preserva a estrutura, permitindo visualizações claras em 2D/3D e melhores resultados de clustering.

Redes Neurais de Grafos alimentam aplicações modernas como descoberta de drugs, análise de redes sociais e sistemas de recomendação. Esta skill oferece templates prontos para uso e documentação para implementar GNNs com PyTorch Geometric.

Precisa de resultados matemáticos exatos em vez de aproximações numéricas. Esta skill fornece orientação abrangente para álgebra simbólica, cálculo, resolução de equações, operações matriciais e cálculos físicos usando a biblioteca Python SymPy.

Realize análises estatísticas rigorosas usando OLS, GLM, ARIMA e modelos de escolha discreta. Obtenha resultados prontos para publicação com diagnósticos completos, tabelas de coeficientes e análise de resíduos.

Pare de adivinhar qual teste estatístico usar. Obtenha seleção guiada de testes, verificação de suposições e resultados formatados em APA para seus dados de pesquisa. Perfeito para estudantes e pesquisadores que precisam de análise estatística rigorosa.

O SimPy permite modelar sistemas complexos com processos, filas e recursos compartilhados. Simule linhas de manufatura, operações de rede, tráfego de logística e otimize o desempenho antes da implementação.

Os modelos de aprendizado de máquina geralmente funcionam como caixas-pretas. O SHAP fornece uma estrutura unificada para explicar qualquer previsão de modelo, calculando contribuições de recursos usando valores de Shapley da teoria dos jogos. Use esta habilidade para visualizar a importância de recursos, depurar comportamento de modelo e implementar IA explicável.

A análise de sobrevivência trata dados onde eventos podem não ter ocorrido para todos os sujeitos. Esta skill fornece ferramentas Python para modelagem de tempo-até-evento com dados censurados usando modelos Cox, Random Survival Forests, SVMs, e métricas especializadas como o índice de concordância.

Processar sequências biológicas, calcular métricas de diversidade e realizar testes estatísticos em dados microbiológicos e ecológicos. Esta habilidade fornece orientação abrangente para fluxos de trabalho de bioinformática, incluindo alinhamento de sequências, análise filogenética e ordenação.

O sequenciamento de RNA de célula única gera conjuntos de dados complexos que requerem análise especializada. Esta habilidade fornece um fluxo de trabalho completo para controle de qualidade, redução de dimensionalidade, agrupamento e visualização de dados de expressão gênica de célula única.

Analise vias biológicas e listas de genes usando o banco de dados Reactome. Realize análise de enriquecimento de vias, mapeie genes para vias e explore interações moleculares para pesquisa em biologia de sistemas.