Данные брокерского счета сложно анализировать по активам, P&L, ордерам и выпискам. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code работать с процессами Longbridge для анализа и подтвержденных торговых действий.

Инвесторам и аналитикам нужен актуальный рыночный контекст по азиатским и американским рынкам. Этот навык использует данные Longbridge для получения котировок, графиков, глубины рынка, потоков капитала, торговых сессий, FX и календарей IPO.

Исследование рынка требует актуальных данных, контекста аккаунта и понятных рекомендаций по API. Этот skill организует рабочие процессы Longbridge CLI, SDK, MCP и документации для AI-ассистентов.

Продавцам нужны актуальные данные о продуктах поставщиков перед выбором ассортимента. Этот навык запрашивает данные о продуктах, запасах, ценах и балансе LegendShop через API платформы.

Проектирование схем баз данных может распадаться между заметками, черновиками SQL и диаграммами. DB Craft открывает локальную визуальную студию для моделирования таблиц, проверки структуры и экспорта SQL.

Большие табличные наборы данных часто превышают объем локальной памяти и замедляют рабочие процессы pandas. Этот skill проводит Claude, Codex и Claude Code через рабочие процессы Vaex для ленивого анализа, преобразования, визуализации и ML.

Рабочие процессы с трансформерами часто требуют множества API для инференса, генерации, токенизации и обучения. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code сфокусированные рекомендации по использованию Hugging Face Transformers.

Задачи символьной математики могут становиться подверженными ошибкам, когда формулам нужны точные алгебраические результаты. Этот навык проводит Claude, Codex и Claude Code через рабочие процессы SymPy для решения, упрощения, дифференцирования, интегрирования и генерации математического вывода.

Анализ белковых взаимодействий часто требует ручных API-запросов и аккуратного сопоставления идентификаторов. Этот навык запрашивает STRING, сопоставляет идентификаторы, получает сети и обобщает результаты обогащения.

Настройку обучения с подкреплением легко сконфигурировать неправильно. Этот навык помогает с обучением SB3, пользовательскими средами, callbacks, оценкой и сохранением моделей.

Файлы DICOM содержат сложные данные изображений и медицинские метаданные, которые трудно безопасно проверять. Этот навык проводит Claude, Codex и Claude Code через рабочие процессы pydicom для чтения, преобразования, анонимизации и извлечения данных DICOM.

Дифференциальная экспрессия для bulk RNA-seq требует тщательной подготовки счетчиков, выбора дизайна и интерпретации результатов. Этот навык помогает выстраивать рабочие процессы PyDESeq2 от проверки входных данных до протестированных генов, графиков и сохраненных результатов.

Эксперименты по обучению с подкреплением замедляются, когда среды и циклы обучения не масштабируются. PufferLib помогает Claude, Codex и Claude Code проектировать более быстрые векторизованные рабочие процессы обучения.

Работа в вычислительной патологии требует тщательного выбора способов загрузки изображений, предварительной обработки, хранения и рабочих процессов для моделей. Этот навык предоставляет Claude, Codex и Claude Code рекомендации по PathML для анализа изображений целых гистологических срезов и задач мультиплексной визуализации.

Проектам с графами нужны понятные методы построения и анализа отношений. Этот навык помогает выстраивать рабочие процессы с NetworkX для алгоритмов, форматов и визуальных результатов.

Проектам молекулярного ML нужны согласованные признаки из SMILES и молекул RDKit. Этот навык помогает выбирать molfeat, выполнять пакетное вычисление признаков, использовать предобученные embeddings, кеширование и рабочие процессы QSAR.

Научным командам нужна надежная помощь в создании рабочих процессов MATLAB и GNU Octave. Этот навык предоставляет целевые рекомендации по анализу, визуализации, совместимости и выполнению скриптов.

Командам, работающим в метаболомике, нужны надежные способы очищать спектры и сравнивать неизвестные соединения с библиотеками. Этот навык проводит Claude, Codex и Claude Code через рабочие процессы matchms для фильтрации, оценки сходства и идентификации соединений.

Командам в области биологии нужны воспроизводимые системы данных, которые связывают datasets, metadata, workflows и ontology terms. Этот навык помогает с настройкой LaminDB, курированием, запросами, отслеживанием происхождения данных и интеграциями.

Изображения целых слайдов велики и сложны в подготовке к анализу тайлов. Этот навык помогает выстраивать рабочие процессы histolab для масок, разбиения на тайлы, фильтров и визуальной проверки.