Поиск данных для разработки лекарств требует поиска в нескольких базах данных и понимания сложных API-запросов. Этот навык предоставляет готовые к использованию функции для запроса базы данных ChEMBL, содержащей более 2 миллионов биоактивных соединений, 19 миллионов измерений биоактивности и информацию об одобренных препаратах.

Исследователям необходим эффективный доступ к данным одноклеточной геномики популяционного масштаба. Этот навык обеспечивает доступ с ИИ к CZ CELLxGENE Census с оптимизированными шаблонами запросов и руководствами по интеграции для последующего анализа.

Поиск кинетических параметров ферментов в литературе требует обширного поиска. Этот навык обеспечивает прямой доступ к базе данных BRENDA через простой интерфейс для получения значений Km, уравнений реакций и специфичных для организмов данных о ферментах для биохимических исследований.

Исследователям необходимо получать биологические данные из множества баз данных. Этот навык предоставляет унифицированный доступ к более чем 40 биоинформационным сервисам, включая UniProt, KEGG, ChEMBL и Reactome для получения белковых последовательностей, путей, соединений и взаимодействий.

Поиск препринтов в области наук о жизни требует ручного просмотра bioRxiv или использования нескольких инструментов. Этот навык предоставляет единый интерфейс Python для поиска по ключевым словам, авторам, категориям и диапазонам дат с последующей загрузкой статей и метаданных в структурированном формате JSON.

Сложные биомедицинские исследовательские задачи требуют специализированных знаний и повторяющихся этапов анализа. Biomni автоматизирует многоэтапные исследовательские рабочие процессы в области геномики, разработки лекарств и клинической геномики, используя рассуждения на основе LLM и интегрированные биомедицинские базы данных.

Астрономические исследования требуют точной работы с небесными координатами, физическими единицами измерения и специализированными форматами данных. Этот навык предоставляет экспертные рекомендации по использованию astropy для преобразования координат, операций с файлами FITS, космологических расчетов и преобразований шкал времени.

AlphaFold DB предоставляет более 200 миллионов предсказанных ИИ белковых структур. Этот навык помогает исследователям получать файлы структур, анализировать показатели достоверности и интегрировать предсказания в вычислительные конвейеры для открытия лекарств и структурной биологии.

Создаете белки, но нет доступа к мокрой лаборатории? Отправляйте последовательности напрямую в автоматизированную облачную лабораторию Adaptyv для анализа связывания, тестирования экспрессии, измерения термостабильности и анализа ферментативной активности. Получите экспериментальные результаты примерно через 21 день.

Сложные кодовые базы трудно анализировать без полного контекста. Этот навык делегирует масштабный анализ кода Gemini CLI, в то время как Claude занимается реализацией, следуя проверенному рабочему процессу: сначала исследование, затем реализация.

Ограничения базы знаний LLM затрудняют доступ к актуальному контенту для разработчиков. daily.dev предоставляет статьи в реальном времени из тысяч источников с проверкой сообщества и структурированной таксономией для точного обнаружения контента.

Сложные проблемы требуют множественных перспектив. Delphi координирует параллельных ИИ-агентов для независимого исследования одного и того же вопроса, раскрывая расходящиеся идеи, которые можно упустить при единичном исследовании.

Перестаньте угадывать, чего хотят ваши клиенты. Этот навык поможет вам извлечь практические инсайты из интервью, опросов, обращений в поддержку и онлайн-сообществ для создания персон и сообщений, основанных на реальном голосе клиента.

Поиск точной информации занимает слишком много времени при ручной проверке нескольких источников. Этот навык запускает параллельных исследовательских агентов, которые одновременно ищут в веб, документации и коде, а затем синтезируют результаты с оценками достоверности.

Перестаньте вручную координировать исследовательские задачи из нескольких источников. Этот навык предоставляет структурированные шаблоны для AI-агентов для проведения систематических исследований с надлежащим управлением источниками и синтезом.

Поиск квалифицированных лидов требует часов исследований из множества источников. Этот навык автоматизирует поиск лидов, анализируя ваш продукт, определяя подходящие компании и предоставляя приоритетные стратегии контакта для каждого потенциального клиента.

Исследование рекламы конкурентов требует ручного просмотра нескольких рекламных библиотек. Этот навык автоматизирует процесс извлечения и анализа, выявляя успешные паттерны сообщений, болевые точки и творческие подходы, которые находят отклик у аудитории.

Написание маркетинговых текстов без использования реального языка клиентов не попадает в цель. Этот навык извлекает аутентичные цитаты клиентов с форумов, отзывов и социальных сетей для создания конверсионных сообщений.

Конкуренция за позиции в поисковой выдаче требует понимания, почему конкуренты занимают более высокие позиции и какие сигналы Google использует для оценки контента. Этот навык анализирует сигналы ранжирования Google, выявляет пробелы в контенте и предоставляет рекомендации на основе данных для улучшения видимости в поиске.

Игроки принимают сложные решения о научных исследованиях и выживании на чужой планете. Этот интерактивный сценарий обучает ботаническим концепциям через погружающий диалог, где выбор определяет, совершит ли Стелла прорывные открытия или опасные ошибки.