O Markdown padrão não possui recursos para vincular notas e organizar conhecimento. Esta skill ajuda você a criar notas Obsidian corretamente formatadas com wikilinks, incorporações, callouts e propriedades.

Esta skill permite que assistentes de IA interajam com cofres Obsidian via CLI, permitindo criação de notas, busca, gerenciamento de tarefas e fluxos de trabalho de desenvolvimento de plugins diretamente da linha de comando.

Transforme seu cofre Obsidian em um poderoso banco de dados com visualizações de tabela, cartões, lista e mapa. Crie filtros dinâmicos, fórmulas e resumos sem escrever código.

Os usuários têm dificuldade em criar canvases visuais no Obsidian sem um guia adequado do formato JSON. Esta skill fornece documentação de referência completa para criar e editar arquivos JSON Canvas com nós, arestas, grupos e conexões.

Ler páginas web com WebFetch desperdiça tokens em anúncios, navegação e desordem. Defuddle extrai apenas o conteúdo principal como markdown limpo, economizando até 80% dos tokens ao analisar artigos online, documentação e posts de blog.

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.

A publicação acadêmica exige conformidade rigorosa com a formatação. Esta habilidade oferece modelos LaTeX prontos para uso e requisitos detalhados para mais de 50 principais periódicos, conferências e agências de fomento. Obtenha documentos perfeitamente formatados sem precisar caçar modelos manualmente.

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.

Acesse bases abrangentes de patentes e marcas do USPTO. Pesquise por palavras-chave, inventores ou cessionários. Recupere histórico de exame, cessões, citações e ações de escritório para pesquisa de PI e buscas de arte prévia.

Pesquisar bancos de dados de proteínas, recuperar sequências e mapear identificadores entre bancos de dados biológicos. Esta habilidade fornece acesso direto ao UniProt, o recurso abrangente de informações funcionais e sequências de proteínas.

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.

Gere planos de tratamento médico profissionais em formato LaTeX para qualquer especialidade clínica. Inclui orientação de conformidade com HIPAA, estruturas de metas SMART e ferramentas de documentação centrada no paciente.

Pare de lutar com a configuração complexa de modelos de ML. Esta skill oferece acesso instantâneo a milhares de modelos transformer pré-treinados para tarefas de texto, imagem e áudio através de comandos simples.

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.

Construa e treine redes neurais em grafos para descoberta de fármacos, modelagem de proteínas e previsão de propriedades moleculares. Esta skill fornece documentação abrangente da biblioteca TorchDrug, incluindo conjuntos de dados, arquiteturas de modelos e fluxos de trabalho.

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.

Os pesquisadores precisam entender as interações proteína-proteína para estudar sistemas biológicos e mecanismos de doenças. Esta habilidade fornece acesso direto ao banco de dados abrangente da STRING com 59M de proteínas e mais de 20B de interações em mais de 5000 espécies.

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.