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程式碼品質問題會隨著時間累積惡化。此技能提供了一個結構化的工作流程，可在完成開發任務後請求程式碼審查，在問題擴大之前發現錯誤和改進機會。

HealthTech 和 MedTech 公司需要專業的法規指導來應對複雜的 FDA 和 EU MDR 要求。此技能提供策略性法規事務領導，包括提交計劃、合規框架以及跨職能團隊協調，以實現成功的市場准入。

研究生物途徑需要搜索多個資料庫並進行統計分析。此技能可直接存取 Reactome 資料庫 REST API，用於途徑富集分析、基因-途徑映射和分子互動查詢。

AI 助理經常在未經驗證的情況下實作程式碼審查回饋。此技能確保對建議進行技術性評估,提出澄清問題,並在回饋不明確或技術上不正確時提出質疑。

RDKit 是一個強大的開源化學資訊庫，可用於分子分析。此技能提供全面的指導，包括計算分子性質、執行相似性搜索、按子結構篩選化合物，以及視覺化化學結構。

從清單或試算表中公平地選取獲勝者既耗時又容易產生偏差。此技能使用加密隨機選取機制，確保任何抽獎、贈品或競賽的透明度和公平性。

量子力學模擬需要專業工具和專業知識來準確建模複雜的量子現象。此技能提供全面的 QuTiP 文檔,用於模擬封閉和開放量子系統,包括狀態演化、耗散、測量和視覺化,適用於研究和教育。

Claude、Codex 和 Claude Code 的 AI 技能

健康科技和醫療科技領域的品質經理需要全面的指導，涵蓋QMR職責、法規合規監督和策略性品質領導。本技能提供ISO 13485合規、FDA檢查準備就緒和品質系統治理的框架。

醫療器材組織在多個監管框架下面臨複雜的文件要求。此技能提供符合 ISO 13485、FDA 和 EU MDR 要求的文件控制系統、法規合規性和變更管理流程的專業指導。

品質管理系統稽核需要深厚的法規知識和系統化方法論。此技能提供 ISO 13485 稽核、不符合項識別及矯正措施驗證的專家指導。

量子計算開發需要了解複雜的電路設計、轉譯和硬體特定的優化。此技能提供全面的指導，協助建立量子電路、在模擬器或真實硬體上執行 VQE 和 QAOA 等演算法，並視覺化結果。

適用於 Claude、Codex 和 Claude Code 的 AI 技能

處理藥物發現數據集需要導航分散的來源和不一致的格式。PyTDC 提供 50 多個精心策劃的治療機器學習數據集，帶有標準化的 API、有意義的數據分割和基準評估協議。

通過讀取和寫入 SAM/BAM/CRAM 對齊文件、VCF/BCF 變異文件以及 FASTA/FASTQ 序列，處理下一代測序數據，用於生物信息學分析流程。

質譜數據複雜，需要專業工具來進行蛋白質組學和代謝組學分析。PyOpenMS 提供 Python 綁定，可實現自動化的 LC-MS/MS 處理、肽段識別和定量分析，確保完整的可重複性。

工程師和研究人員需要在成本、重量和效能等相互衝突的目標之間找到最佳平衡點。此技能透過 pymoo 提供 NSGA-II、NSGA-III 及其他演化演算法,以發現複雜設計問題的帕累托最優解。

此技能提供使用 PyMC進行貝葉斯統計建模的工具。它支援建立層次模型、使用 NUTS 執行 MCMC 抽樣、進行變分推論，以及使用 LOO/WAIC 度量比較模型，以實現有原則的不確定性量化。

計算材料科學需要分析晶體結構、相圖和電子特性。此技能提供對 pymatgen 函式庫功能的全面存取，包括結構檔案轉換、對稱性分析和 Materials Project 資料庫整合。

開發醫療保健領域的機器學習模型需要了解複雜的臨床資料格式、醫療編碼系統和專業的模型架構。此技能提供使用 PyHealth 建構、訓練和評估臨床預測模型的全面指導，適用於死亡率預測、藥物推薦和醫療編碼任務。

使用統一的 Python 介面自動執行複雜的實驗室工作流程。編寫液體處理機器人的程式，整合微孔板讀取器和實驗室設備，並建立可在 Hamilton STAR、Opentrons OT-2 和模擬環境中運作的可重現協定。

處理醫學影像資料需要對 DICOM 檔案進行專業處理，DICOM 是醫療領域使用的標準格式。此技能提供關於讀取、轉換、匿名化和從 CT、MRI、X 光和超聲影像中提取資料的指導。

以統計嚴謹性從大量 RNA-seq 計數資料中識別差異表現基因。PyDESeq2 提供完整的 DESeq2 工作流程,包括標準化、離散度估計、Wald 檢定、FDR 校正以及適合發表的視覺化圖表。

訓練強化學習代理需要管理複雜的平行模擬並實施高效的 PPO 演算法。PufferLib 提供高效能的向量化環境和優化訓練，以實現每秒數百萬步的效能。