研究人员需要快速访问可能尚未出现在期刊索引中的预印本。此技能会搜索 arXiv，并返回简洁的论文标题、摘要和链接。

复杂项目会因团队基于假设进行规划并忽视已知风险而失败。此技能会在实施前指导证据收集、任务规划和预演式风险评审。

网页通常包含导航、脚本和受限内容，增加了干净提取内容的难度。此技能可获取 URL，并以多种格式返回聚焦后的内容。

当前的技术答案通常需要实时 Web 来源和聚焦的代码参考。此技能从 CLI 运行 Exa 搜索，并返回 Web 或编程上下文以供审查。

蛋白质研究通常需要从 UniProt 中进行精确搜索，并获取序列、注释和标识符映射。此技能提供直接的 REST 工作流和 Python 客户端，用于以可重复的方式访问蛋白质数据。

药物发现团队需要清晰的指导，以选择分子数据集、图模型和评估工作流。此技能提供适用于分子、蛋白质、知识图谱、生成和逆合成的 TorchDrug 模式。

蛋白质相互作用研究需要执行多项 STRING API 操作并谨慎选择参数。此技能可映射标识符、检索网络、运行富集分析并生成网络图像。

搜索团队需要涵盖内容和技术细节的清晰 SEO 指导。此技能提供检查清单、模板和示例，帮助提升搜索可见性。

科学论文需要清晰的结构、精准的语言和正确的报告细节。此技能可帮助 Claude、Codex 和 Claude Code 起草带有引用、图表和指南检查的精修手稿。

科研报告者需要清晰的幻灯片，用来解释复杂工作，同时避免让听众感到信息过载。此技能可帮助为常见学术形式规划、设计、生成和审查科学演示文稿。

科学主张很难评估，因为方法、统计和偏倚风险可能被隐藏。此技能可引导 Claude、Codex 和 Claude Code 进行结构化证据审查。

当标准不明确时，学术评审可能会不一致。此技能应用结构化的 ScholarEval 维度，生成均衡的评分、证据和修订优先级。

研究人员必须让每份申请书符合资助机构严格的评审期望。此技能可帮助为美国主要资助机构起草、审阅和组织资助申请材料。

通路分析需要准确的 Reactome 端点和有效的数据格式。此技能指导 Claude、Codex 和 Claude Code 完成查询、富集分析和结果解读。

量子模型需要谨慎选择求解器，并建立清晰的分析工作流。此技能会指导 Claude、Codex 和 Claude Code 完成 QuTiP 模拟、测量和可视化。

材料研究人员需要可靠的方法来检查结构、转换格式并解读计算材料数据。此技能为这些任务提供 pymatgen 工作流、脚本和参考资料。

跨设备和实验器具组织实验室自动化代码可能很困难。此技能帮助 Claude、Codex 和 Claude Code 创建 PyLabRobot 规程，包含清晰的资源、后端、仿真和安全检查。

生物医学文献检索通常需要精确的语法、可复现的筛选条件和周密的 API 规划。此技能可帮助 Claude、Codex 和 Claude Code 构建 PubMed 查询和 NCBI E-utilities 工作流。

化学研究通常需要可靠的化合物标识符、性质、结构和测定链接。此技能为 Claude、Codex 和 Claude Code 提供使用 PubChemPy 和 PUG-REST 的实用 PubChem 工作流。

科研团队需要可靠的方式来查找、记录和共享实验方案。此技能为 protocols.io API 中的实验方案、工作区、评论、文件和实验记录工作流提供指导。