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研究人員需要從多個資料庫檢索生物資料。此技能提供對40多項生物資訊學服務的統一存取，包括UniProt、KEGG、ChEMBL和Reactome，可用於蛋白質序列、代謝途徑、化合物和交互作用分析。

尋找生命科學預印本需要手動瀏覽 bioRxiv 或使用多種工具。此技能提供統一的 Python 介面,可依關鍵字、作者、類別和日期範圍進行搜尋,然後以結構化 JSON 格式下載論文和元資料。

處理生物序列、蛋白質結構或基因組數據需要專業工具。此技能提供全面的 Biopython 文檔,幫助您解析 FASTA 文件、查詢 NCBI 資料庫、執行 BLAST 搜尋、分析蛋白質結構,以及使用 Python 進行系統發育分析。

複雜的生物醫學研究任務需要專業知識和重複性的分析步驟。Biomni 利用 LLM 驅動的推理和整合的生物醫學資料庫,自動化跨基因組學、藥物發現和臨床基因組學的多步驟研究工作流程。

在 Benchling 中管理實驗室數據需要學習多種 API 模式。此技能提供了可直接使用的 DNA 序列、庫存和電子實驗記錄本範例,讓您可以專注於科學研究,而非調試 API 呼叫。

天文研究需要精確處理天球座標、物理單位和專門的數據格式。此技能提供使用 astropy 進行座標轉換、FITS 檔案操作、宇宙學計算和時間尺度轉換的專業指導。

為 Claude.ai 建立複雜的互動式工件需要現代化的前端工具。此技能設定完整的 React 開發環境,包含 shadcn/ui 元件,並將所有內容打包成單一 HTML 檔案,可直接在對話中分享。

分析轉錄組學數據以識別基因調控相互作用既耗時又需要專門的算法。Arboreto 提供 GRNBoost2 和 GENIE3 算法,用於從大量 RNA-seq 或單細胞 RNA-seq 數據中進行可擴展的基因調控網絡推斷。

建構 API 整合既複雜又容易出錯。本技能提供有關身份驗證、錯誤處理、速率限制和重試邏輯的專業指導，以建立可靠、安全的 API 用戶端。

管理用於單細胞基因組學分析的大型註釋數據矩陣相當複雜。本技能提供 AnnData 函式庫的完整文檔，能夠有效處理 h5ad 文件、元數據註釋以及與 scverse 生態系統的整合。

AlphaFold DB 提供超過 2 億個 AI 預測的蛋白質結構。此技能協助研究人員檢索結構檔案、分析信賴度分數,並將預測整合到藥物發現和結構生物學的運算流程中。

創建獨特的生成藝術需要技術能力和藝術視野的結合。本技能提供了一個結構化框架，用於製作具有隨機種子和互動參數控制的 p5.js 演算法藝術，支援探索與調整。

撰寫符合 INVEST 準則的用戶故事需要時間和專業知識。此工具自動創建格式完整的用戶故事,包含驗收標準、故事點估算和優先級分配。Sprint 容量規劃幫助團隊承諾可實現的目標。

適用於 Claude、Codex 和 Claude Code 的 AI 技能

時間序列數據需要專門的演算法來進行分類、預測和異常檢測。Aeon 提供了一個與 scikit-learn 相容的工具包，擁有最先進的時間數據分析演算法。

設計蛋白質但缺乏濕式實驗室設備？直接將序列提交至 Adaptyv 的自動化雲端實驗室進行結合測定、表達測試、熱穩定性測量和酶活性分析。約 21 天內收到實驗結果。

網頁無障礙問題可能會使身心障礙使用者無法訪問您的網站。此技能提供全面的指導,協助實作 WCAG 2.1 標準、ARIA 屬性和鍵盤導航,為所有使用者創造包容性的體驗。