理解智能体如何协调对于构建可扩展的多智能体系统至关重要。本技能提供框架和模板，用于分析任何多智能体架构中的协调模型、交接机制、状态共享模式和通信协议。

代理框架在处理上下文溢出和内存管理方面存在困难。本技能提供跨不同实现的上下文组装、驱逐策略和令牌预算策略的系统分析。

了解智能体框架如何与大语言模型通信对于调试、集成和构建新系统至关重要。此技能提供结构化的分析方法,用于检查消息格式、工具编码、流式传输机制和多提供商抽象模式。

理解智能体框架如何实现推理需要追踪复杂的控制流。此技能提供模式签名和提取方法，以从框架源代码中识别ReAct、Plan-and-Solve、Reflection和Tree-of-Thoughts等推理拓扑结构。

了解现有AI智能体框架的工作原理对于构建更好的系统至关重要。此技能提供了一种系统化的方法来分析框架架构、提取可复用模式，并基于多个框架的最佳实践创建参考实现。

不再浪费时间进行随机网络搜索。此技能提供了经过验证的方法论,帮助您高效地规划、执行和综合网络研究。它将复杂的研究分解为清晰的步骤,让您更快获得全面的结果。

在物理、数学、计算机科学和定量生物学领域查找相关的研究论文非常耗时。此技能提供对arXiv预印本库的直接访问，可搜索和检索论文的标题、摘要和链接。

需要为您的编码任务查找实时信息或代码示例。此技能连接到 Exa 的搜索 API,直接从您的 CLI 检索网页内容和编程上下文。

寻找可购买的药物发现化合物既耗时又需要专业的数据库知识。此技能提供了访问拥有超过 2.3 亿化合物的 ZINC 数据库的完整文档,能够高效进行虚拟筛选、相似性搜索和 3D 结构下载以用于分子对接研究。

查找专利和商标信息需要浏览多个美国专利商标局系统。此技能提供对 PatentSearch、PEDS、TSDR 和转让数据库的统一访问,以进行全面的知识产权研究。

使用 TorchDrug 机器学习库预测分子性质、生成新化合物并分析蛋白质。在分子、蛋白质和生物医学知识图谱上训练图神经网络,用于药物发现和计算化学任务。

统计分析技能对研究至关重要,但需要正确的方法论。此工具包提供关于假设检验、回归分析、贝叶斯方法和 APA 报告的全面指导,帮助研究人员进行严谨、可重复的分析。

没有模拟很难分析具有队列和共享资源的复杂系统。SimPy 提供了一个基于 Python 的框架，用于对流程、资源和时间事件进行建模，以便在实施前预测系统行为。

单细胞基因组学分析需要专门的概率模型来进行降维、批次校正以及跨不同模态的整合。scvi-tools 提供基于 PyTorch 构建的深度生成模型,用于全面的单细胞数据分析。

生物学研究需要专门的工具来进行DNA序列分析、系统发育树构建和多样性指标计算。此技能提供使用scikit-bio处理序列、计算alpha和beta多样性以及对微生物组数据执行统计检验的指导。

科学家们花费数小时为期刊投稿格式化图表。此技能提供预配置的 matplotlib 样式、色盲友好的调色板和自动导出工具,可在几分钟内而非几小时内创建专业图表。

为会议、研讨会和论文答辩构建专业的科学演示文稿。使用一致的格式生成 AI 驱动的幻灯片,使用 LaTeX Beamer 模板,并遵循基于研究的设计原则。

科学主张常常未经质疑就被接受,尽管其中包含方法缺陷、偏见和夸大的结论。本技能提供系统性框架,使用GRADE和Cochrane ROB等既定方法论来评估研究质量,从而实现准确的证据评估。

科学家需要新的研究方向,但往往陷入既定的思维模式。此技能充当协作创意伙伴,通过结构化头脑风暴技术生成假设、探索意想不到的跨学科联系并开发创新方法。

查找当前的研究和学术论文需要大量时间。此技能通过 OpenRouter 使用 Perplexity Sonar 模型来搜索学术文献、最新研究和技术文档,并自动提供引用。