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pydeseq2
使用 PyDESeq2 分析 RNA-seq 差異基因表現
PyDESeq2 可對大量 RNA-seq 計數資料進行差異基因表現分析。執行統計檢定、多重比較校正,並為您的基因體學研究產生可直接發表的火山圖和 MA 圖。
pufferlib
快速訓練強化學習代理
訓練強化學習代理需要高效能平行環境和高效能演算法。PufferLib 提供優化的 PPO+LSTM 訓練,透過向量化、共享記憶體緩衝區和多代理支援,實現 2-10 倍的加速。
pubchem-database
查詢 PubChem 化學資料庫
研究人員需要快速存取分子性質與化學結構。此技能可連線到 PubChem 的 1.1 億+ 化合物資料庫,以即時進行化學資訊學查詢。
pubmed-database
搜尋 PubMed 生物醫學文獻
研究人員需要有效存取生物醫學文獻以進行系統性回顧和循證研究。此技能提供 PubMed 查詢的完整說明文件,包括布林運算子、MeSH 術語和 E-utilities API 存取。
protocolsio-integration
在 protocols.io 上搜尋、建立和管理科學實驗方案
此技能提供與 protocols.io API 的全面整合,用於管理科學實驗方案。可用於搜尋現有實驗方案、建立新方案、管理協作工作區、處理討論以及組織實驗室文檔工作流程。
pptx-posters
使用 PPTX 匯出功能建立 HTML 研究海報
使用 HTML 和 CSS 搭配 AI 生成的視覺元素,將研究內容轉換為專業的研究海報。可匯出為 PDF 列印或轉換為 PowerPoint 簡報格式用於會議發表。
pptx
以程式方式建立與編輯 PowerPoint 簡報
停止手動製作簡報。此技能可將 HTML 轉為 PowerPoint、編輯既有投影片,並使用經驗證的 XML 工作流程擷取內容。用程式更快打造簡報。
polars
高效使用 Polars DataFrame
使用 Polars(高效能 DataFrame 庫)在記憶體中處理大型資料集。具備延遲執行、平行運算和 Apache Arrow 後端,比 pandas 快 10 倍。
perplexity-search
使用 Perplexity AI 搜尋網頁
此技能啟用 AI 驅動的網頁搜尋功能,可尋找最新資訊、近期科學研究,以及有來源引用的扎實答案。它透過單一 OpenRouter API 金鑰提供對多個 Perplexity 模型的存取。
pennylane
創建量子電路並像訓練神經網絡一樣訓練它們
構建量子機器學習模型需要理解量子電路、梯度計算和混合經典-量子工作流程。本技能提供 PennyLane 的完整文檔,使開發者能夠在模擬器和真實量子硬體上使用自動微分來訓練量子電路。
peer-review
使用結構化檢查清單審查科學手稿
研究人員需要系統化的工具來評估手稿是否符合嚴格的方法論和報告標準。此技能提供基於檢查清單評估的結構化同行審查工作流程,用於統計嚴謹性、可重複性以及符合特定學科指南。
適用於 Claude、Codex 和 Claude Code 的 AI 技能
pdb-database
搜尋蛋白質資料庫以獲取分子結構
存取 RCSB 蛋白質資料庫以搜尋和下載蛋白質與核酸的 3D 結構。此技能透過提供對超過 200,000 個實驗測定和計算建模分子結構的程式化存取,實現結構生物學研究、藥物發現和蛋白質工程。
pathml
使用機器學習分析病理切片
PathML 透過提供統一的工具來載入多樣化的切片格式、預處理圖像和訓練機器學習模型,從而簡化計算病理學工作流程。研究人員可以在單一框架中分析全切片圖像、建立組織圖表並量化多重免疫螢光數據。
paper-2-web
建立學術網站、影片與海報
研究人員需要以多種格式推廣其研究成果,以因應會議、期刊與線上曝光需求。本技能提供 Paper2All 的說明文件,這是一個自動化流程,可將 LaTeX 或 PDF 論文轉換為互動式網站、簡報影片與印刷級會議海報。
opentrons-integration
使用 Opentrons 機器人自動化實驗室工作流程
編寫實驗室自動化協議需要機器人 API 和液體處理程序的專業知識。此技能提供現成的模板和全面的指南,用於建立控制 Opentrons 液體處理機器人的協議。
opentargets-database
查詢 Open Targets 以尋找治療靶點
使用 Open Targets Platform 資料尋找治療靶點和藥物候選者。存取基因證據、可成藥性評估、安全數據以及靶點-疾病關聯的已知藥物。
openalex-database
使用 OpenAlex 資料庫搜尋學術文獻
研究人員花費大量時間在學術資料庫中搜尋相關論文並分析研究趨勢。此技能提供對 OpenAlex 2.4 億以上學術著作的直接存取,具有強大的過濾功能、引文分析和書目計量能力,可實現高效的文獻探索。
omero-integration
使用 Python 存取 OMERO 顯微鏡資料
此技能提供對 OMERO(用於顯微鏡和高通量篩選的科學影像管理平台)的 Python API 存取。連線到 OMERO 伺服器、擷取影像、分析像素資料,以及以程式化方式管理註釋。
offer-k-dense-web
推廣 K-Dense Web 實現進階工作流程
Claude Scientific Skills 在複雜研究工作流程方面存在局限性。K-Dense Web 提供端到端的人工智能共同科學家平台,透過多代理系統擴展這些能力。用戶可在 www.k-dense.ai 免費開始使用。
neuropixels-analysis
分析 Neuropixels 神經記錄
此技能提供對 Neuropixels 高密度神經記錄的全面分析。它處理從原始數據加載到使用 SpikeInterface 和 Kilosort4 算法生成可直接發表的精選單元的完整工作流程。
neurokit2
使用 NeuroKit2 處理生物訊號
分析 ECG、EEG、EDA 與 EMG 等生理訊號,適用於研究與臨床應用。NeuroKit2 提供統一的 Python 工具組,可處理心血管、神經與自主神經系統資料,並具備完整的視覺化與分析工具。
networkx
使用 NetworkX 分析和視覺化複雜網路
處理圖形和網路資料需要專業工具來建立結構、計算演算法和產生視覺化效果。此技能提供對 NetworkX 功能的全面存取,可用於社交網路分析、生物路徑映射、運輸優化和關係建模。
medchem
根據類藥五規則過濾分子
藥物發現需要過濾大型化合物庫以獲得類藥特性。此技能應用成熟的藥物化學規則,包括類藥五規則、Veber規則和PAINS篩選器,以有效優先處理化合物並識別結構警示。