Neuropixels 分析需要許多相互關聯的前處理、分選與整理步驟。此技能提供實用的 SpikeInterface 工作流程、指令碼與參考資料，用於可重現的神經記錄分析。

生物訊號分析需要針對多種訊號類型謹慎選擇方法。此技能提供結構化的 NeuroKit2 指引，涵蓋前處理、特徵擷取、解讀與報告撰寫。

代謝體學研究人員需要快速存取公開研究、化合物紀錄和標準化名稱。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 進行 REST API 查詢與結果解讀。

對於複雜的科學繪圖，要一致地使用 Matplotlib 可能並不容易。此技能提供實用範例、樣式指引和輔助腳本，以建立更清晰的圖表。

生物資訊團隊需要在 Latch 上建立可重複執行的工作流程、資料處理與資源設定。此技能可引導工作流程建立、部署、Registry 使用，以及已驗證管線整合。

基因組區間工作流程需要快速的重疊、覆蓋度與詞元化工具。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 使用 gtars APIs 與 CLI 工作流程。

生物資訊學研究經常需要進行大量資料庫查詢並處理多種檔案格式。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 使用 gget 命令與 Python 工作流程。

當檔案格式、座標系統和空間操作不清楚時，地理空間工作常會失敗。這項技能提供 GeoPandas 模式，用於載入資料、轉換 CRS、分析幾何資料，以及建立地圖。

公開 GEO 資料集難以一致地搜尋、下載與準備。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 完成 NCBI GEO 搜尋、擷取與轉錄體學分析工作流程。

基因組區間專案需要一致的前處理、嵌入訓練與 universe 建構。此技能會引導 Geniml 工作流程，適用於 BED 檔案、scATAC-seq 資料與模型評估。

在 Python 工作流程中，FCS 檔案可能難以檢查、轉換和修復。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 透過 FlowIO 進行解析、中繼資料擷取和 FCS 匯出。

FDA 法規監管資料分散在許多 openFDA 端點中。此技能可協助 AI 代理查詢藥品、醫療器材、食品、獸醫產品與物質。

科學資料檔案很難檢查，因為每種格式儲存結構與中繼資料的方式都不同。此技能會偵測格式、剖析資料品質，並建立實用的 Markdown EDA 報告。

系統發生分析通常需要專門的樹解析、分類查詢和圖形產生。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 完成用於分析與視覺化的 ETE 工作流程。

基因組研究通常需要快速存取基因、變異、序列與組裝資訊。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 使用 Ensembl REST 工作流程。

對基因組學團隊而言，尋找 ENA accession、metadata 和 sequence files 可能很耗時。此 skill 為 Claude、Codex 和 Claude Code 提供結構化的 ENA API 指引。

化學資訊學工作通常需要複雜的 RDKit 模式來處理常見分子任務。此技能會引導 Datamol 工作流程，涵蓋解析、描述子、指紋、構象異構體、分群、反應和視覺化。

大型 Python 資料集經常超出記憶體容量，或在單一行程上執行過慢。此技能可協助 Claude、Codex 和 Claude Code 設計 Dask 工作流程。

公共統計資料通常需要先解析實體、變數和來源中繼資料，才能進行分析。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 完成 Data Commons 查詢與結果準備。

天文工作流程需要可靠的單位、座標、時間系統和 FITS 處理。此技能引導 Claude、Codex 和 Claude Code 使用 Astropy 模式進行科學資料分析。