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科學計算任務需要適當的硬體資源才能高效運行。此技能會自動偵測 CPU 核心數、GPU 可用性、記憶體和磁碟空間,以推薦最佳的計算策略和函式庫選擇。

分析地理資料需要專門的工具來處理向量幾何、坐標系統和空間關係。GeoPandas 擴展了 pandas,能夠對幾何類型執行空間操作,實現高效的地理空間資料處理。

尋找及處理基因表現資料集需要導航複雜的資料庫結構和檔案格式。這個技能提供可立即使用的程式碼模式，用於搜尋、下載及分析 GEO 微陣列和 RNA-seq 資料。

處理基因組區間資料進行機器學習任務需要專門的工具。Geniml 提供無監督方法來學習基因組區域、單細胞和元資料標籤的嵌入，用於相似性搜索、聚類和下游分析。

建立視覺資產需要專業工具和設計技能。此技能透過 OpenRouter 支援 AI 驅動的影像生成和編輯，支援 FLUX 和 Gemini 模型，可用於建立照片、插圖、藝術品和視覺概念。

從 NCBI Gene 資料庫搜尋和檢索基因資訊。取得基因符號、RefSeq 序列、GO 註釋、染色體位置和表型關聯，用於研究和分析。

組織面臨複雜的歐盟 GDPR 和德國 DSGVO 要求,需要專業知識。此技能提供合規框架、隱私影響評估、資料主體權利管理和法規查核的專家指導。

一般 AI 生成的前端程式碼通常缺乏創意視野和令人難忘的美感。本技能指導 Claude 創建生產級的、視覺上引人注目的介面，具有大膽的設計選擇、獨特的排版和連貫的美學方向。

計算流體動力學模擬需要複雜的物理知識和專業軟體。FluidSim提供了一個Python框架，使用高效能偽譜方法和FFT來求解Navier-Stokes方程式，實現準確的湍流和渦旋動力學研究。

流式細胞術會產生大型二進制 FCS 檔案，需要專門的解析器。此技能提供完整的指導，說明如何讀取 FCS 檔案、將事件資料擷取為 NumPy 陣列，以及將資料轉換為 CSV 或 pandas DataFrame 格式以進行下游分析。

開發人員通常在工作流程的最後一步感到困惑。此技能提供了一個結構化的流程來驗證測試是否通過、呈現清晰的整合選項，並透過適當的確認保護措施安全地執行所選的工作流程。

找出程式碼變更中的錯誤和安全性問題需要耗費大量時間，而且需要系統性的分析。這個技能提供了一個結構化的五階段審查流程，用於識別注入攻擊、XSS、身份驗證缺陷以及其他在 git 分支差異中的安全性漏洞。

手動跨資料夾管理檔案既耗時又令人精神疲憊。檔案整理器透過分析您的檔案、尋找重複項目,並使用 Claude Code 自動化整理任務,幫助您維持乾淨且邏輯清晰的資料夾結構。

存取全面的 FDA 監管數據，包括藥物、醫療器材、食品召回和物質資訊。使用官方 openFDA API 搜尋不良事件、標籤、核准和召回資訊。

醫療器材公司面臨複雜的FDA合規要求，延誤市場上市時間。本技能提供FDA途徑、QSR要求、HIPAA合規和監管提交策略的專家指導。

科學家需要在下載分析前了解多樣化科學數據文件的結構和品質。此技能可自動偵測檔案類型、提取中繼資料、執行統計分析，並為 200 多種科學格式產生全面的 markdown 報告。

複雜的實作需要謹慎地逐步執行並進行人工監督。此技能提供了一個結構化的框架，用於批次處理計劃任務、執行驗證，並在繼續之前等待審查。防止因趕著完成多步驟計劃而犯錯。

Claude、Codex 和 Claude Code 的 AI 技能

手動分析 Excel 需要花費數小時的重複工作。此技能提供現成的 pandas 模式，可在幾秒鐘內讀取、分析和視覺化試算表資料。

科學家需要操作系統發育樹、檢測演化事件並創建符合出版品質的視覺化圖表。此技能提供完整的 Python 工具包,用於樹狀結構分析,支援 Newick 格式、NCBI 分類整合以及多種輸出格式。

蛋白質工程需要專門的 AI 模型來分析序列-結構-功能關係。ESM 提供最先進的蛋白質語言模型,用於生成新序列、預測結構,以及通過多模態 AI 設計功能性蛋白質。

遇到難以理解的錯誤訊息會浪費寶貴的開發時間。此技能提供結構化的五步驟方法論和全面的模式庫,可快速診斷和解決所有主流程式語言和框架中的錯誤。

基因組研究人員需要存取跨物種的基因序列、變異和比較數據。此技能查詢 Ensembl 資料庫 REST API 以檢索超過 250 個脊椎動物物種的基因資訊、DNA 序列、變異預測、直系同源基因和調控特徵。

尋找和下載核苷酸序列需要了解複雜的 API 語法和多個端點模式。此技能提供查詢歐洲核苷酸檔案庫的完整文檔，以便通過登錄號檢索 DNA/RNA 序列、基因組組裝和原始測序讀數。