Esta skill fornece documentação para executar análise de sensibilidade de prefill para medir a facilidade com que modelos de IA podem ser manipulados para gerar código exploit. Pesquisadores usam para comparar métricas de contagem de tokens versus logprob para prever suscetibilidade a reward hacking em checkpoints de modelo.

Encontrar leads qualificados leva horas de pesquisa e tentativa. Esta skill analisa seu produto e mercado-alvo para identificar empresas que correspondem ao seu perfil de cliente ideal e fornece leads priorizados com estratégias de contato personalizadas.

Compreender as estratégias de publicidade dos concorrentes ajuda você a criar campanhas mais eficazes. Esta skill fornece uma abordagem estruturada para pesquisar e analisar anúncios de concorrentes de bibliotecas de anúncios públicas para descobrir quais mensagens e abordagens criativas ressoam com seu público-alvo.

Encontrar informações precisas e atualizadas online pode levar tempo. A skill Exa usa tecnologia de busca neural para fornecer resultados web relevantes e de alta qualidade por meio de chamadas de API simples.

Desenvolvedores perdem horas rolando por repositórios do GitHub tentando encontrar issues ou soluções relevantes. Esta skill fornece estratégias de busca estruturadas, exemplos de sintaxe e guias de fluxo de trabalho para localizar rapidamente issues, pull requests, discussões e exemplos de código em qualquer repositório.

Compreender interfaces de ferramentas é fundamental para o design de frameworks de agentes de IA. Esta skill analisa como frameworks modelam, registram e executam ferramentas com tratamento adequado de erros. Use-a para avaliar abordagens de geração de esquemas, rastrear loops de feedback de erros e comparar interfaces de ferramentas entre frameworks.

Os frameworks de agentes variam amplamente em capacidades de tratamento de erros e recuperação. Esta skill fornece métodos sistemáticos para rastrear propagação de erros, avaliar eficácia de sandboxing e avaliar prontidão para produção antes da implantação.

Entender como os agentes coordenam é fundamental para construir sistemas multi-agente escaláveis. Esta skill oferece frameworks e modelos para analisar modelos de coordenação, mecanismos de transferência, padrões de compartilhamento de estado e protocolos de comunicação em qualquer arquitetura multi-agente.

Frameworks de agentes lutam com overflow de contexto e gerenciamento de memória. Esta habilidade fornece análise sistemática de assembly de contexto, políticas de descarte e estratégias de orçamento de tokens entre diferentes implementações.

Compreender como frameworks de agentes se comunicam com LLMs é essencial para depuração, integração e construção de novos sistemas. Esta skill fornece métodos de análise estruturados para examinar formatos de mensagens, codificação de ferramentas, mecânicas de streaming e padrões de abstração multi-provedor.

Entender como frameworks de agentes implementam raciocínio requer rastrear fluxos de controle complexos. Esta habilidade fornece assinaturas de padrão e métodos de extração para identificar topologias de raciocínio como ReAct, Plan-and-Solve, Reflection e Tree-of-Thoughts do código fonte do framework.

Entender como os frameworks de agentes de IA existentes funcionam é crucial para construir sistemas melhores. Esta habilidade fornece uma metodologia sistemática para analisar arquiteturas de frameworks, extrair padrões reutilizáveis e criar implementações de referência com base nas melhores práticas de múltiplos frameworks.

Pare de perder tempo com buscas aleatórias na web. Esta skill fornece uma metodologia comprovada para planejar, executar e sintetizar pesquisas web de forma eficiente. Ela divide pesquisas complexas em etapas claras para que você obtenha resultados abrangentes mais rapidamente.

Encontrar artigos científicos relevantes em física, matemática, ciência da computação e biologia quantitativa é demorado. Esta skill fornece acesso direto ao repositório de preprints arXiv para pesquisar e recuperar artigos com seus títulos, resumos e links.

Precisa encontrar informações em tempo real ou exemplos de código para suas tarefas de codificação. Esta skill conecta-se à API de pesquisa do Exa para recuperar conteúdo da web e contexto de programação diretamente do seu CLI.

Encontrar compostos comercializáveis para descoberta de medicamentos é demorado e requer conhecimento especializado em bancos de dados. Esta skill fornece documentação completa para acessar o banco de dados ZINC com mais de 230 milhões de compostos, permitindo triagem virtual eficiente, pesquisas de similaridade e downloads de estruturas 3D para estudos de encaixe molecular.

Encontrar informações sobre patentes e marcas registradas requer navegar por múltiplos sistemas do USPTO. Esta habilidade fornece acesso unificado ao PatentSearch, PEDS, TSDR e bancos de dados de cessões para pesquisa abrangente de propriedade intelectual.

Prever propriedades moleculares, gerar novos compostos e analisar proteínas usando a biblioteca ML TorchDrug. Treinar redes neurais gráficas em moléculas, proteínas e grafos de conhecimento biomédico para descoberta de medicamentos e tarefas de química computacional.

As habilidades de análise estatística são essenciais para a pesquisa, mas requerem metodologia adequada. Este kit de ferramentas fornece orientação abrangente sobre testes de hipóteses, regressão, métodos Bayesanos e relatórios em formato APA para ajudar pesquisadores a conduzir análises rigorosas e reprodutíveis.

Sistemas complexos com filas e recursos compartilhados são difíceis de analisar sem simulação. SimPy oferece um framework baseado em Python para modelar processos, recursos e eventos baseados em tempo para prever o comportamento do sistema antes da implementação.