查找药物发现数据需要搜索多个数据库并理解复杂的 API 查询。此技能提供了即用型函数,用于查询 ChEMBL 数据库中超过 200 万个生物活性化合物、1900 万项生物活性测量数据以及已批准的药物信息。

研究人员需要高效访问用于基因组学研究的群体规模单细胞数据。此技能提供由AI驱动的CZ CELLxGENE Census访问功能，包含优化的查询模式以及用于下游分析的集成指南。

从文献中查找酶动力学参数需要大量的搜索工作。此技能通过简单的界面直接访问 BRENDA 数据库,用于检索 Km 值、反应方程式和特定生物体的酶数据,服务于生物化学研究。

研究人员需要从多个数据库检索生物数据。此技能提供对40多个生物信息学服务的统一访问,包括 UniProt、KEGG、ChEMBL 和 Reactome,用于查询蛋白质序列、通路、化合物和相互作用。

查找生命科学预印本需要手动浏览 bioRxiv 或使用多种工具。此技能提供统一的 Python 接口，支持按关键词、作者、类别和日期范围搜索，然后以结构化 JSON 格式下载论文和元数据。

复杂的生物医学研究任务需要专业知识和重复的分析步骤。Biomni使用LLM驱动的推理和集成的生物医学数据库，自动化基因组学、药物发现和临床基因组学中的多步骤研究工作流。

天文研究需要精确处理天体坐标、物理单位和专业数据格式。本技能提供使用 astropy 进行坐标转换、FITS 文件操作、宇宙学计算和时标转换的专家指导。

AlphaFold DB 提供超过 2 亿个 AI 预测的蛋白质结构。该技能帮助研究人员检索结构文件、分析置信度评分,并将预测结果集成到药物发现和结构生物学的计算流程中。

设计了蛋白质但缺乏湿实验室资源?直接向 Adaptyv 的自动化云端实验室提交序列,进行结合测定、表达测试、热稳定性测量和酶活性分析。大约 21 天内获得实验结果。

复杂的代码库在没有完整上下文的情况下很难分析。此技能将大规模代码分析委托给 Gemini CLI，而 Claude 负责实现，遵循经过验证的先研究后实现工作流程。

LLM 知识截止日期限制了对当前开发者内容的访问。daily.dev 提供来自数千个来源的实时文章，并通过社区验证和结构化分类法实现精准发现。

复杂问题需要多元视角。Delphi 协调并行 AI 智能体独立探索同一问题，揭示单一调查可能遗漏的分歧性见解。

不要再猜测客户想要什么。这个技能帮助您从访谈、问卷调查、支持工单和在线社区中提取可操作的洞察，构建基于真实客户声音的人物画像和信息传递策略。

手动检查多个来源以查找准确信息耗时过长。此技能启动并行研究代理,同时搜索网络、文档和代码,然后综合研究结果并提供置信度评分。

无需再手动协调多个来源的研究任务。此技能为AI代理提供了结构化模板，用于开展系统化研究，并具备规范的来源管理和综合分析功能。

寻找合格的潜在客户需要花费数小时跨多个来源进行研究。此技能通过分析您的产品、识别匹配的公司,并为每个潜在客户提供优先级联系策略,从而自动化线索发现过程。

竞争对手广告研究需要手动浏览多个广告库。此技能可自动完成提取和分析流程，识别成功的信息传递模式、针对的痛点以及引起受众共鸣的创意方法。

在没有真实客户语言的情况下撰写营销文案往往会偏离目标。此技能从论坛、评论和社交媒体中提取真实的客户引言,为转化导向的营销信息提供支持。

争夺搜索排名需要理解竞争对手为何排名更高以及Google使用哪些信号来评估内容。本技能分析Google排名信号,识别内容差距,并提供数据驱动的建议以提升搜索可见度。

玩家在外星世界上面临科学研究与生存的艰难抉择。这个互动故事通过沉浸式对话教授植物学概念，玩家的选择决定了斯特拉是取得突破性发现还是犯下危险错误。