使用 DeepChem 預測分子的溶解度、毒性和結合親和力等屬性。訓練圖神經網絡或使用預訓練模型（如 ChemBERTa）進行藥物發現和材料科學應用。

存取來自 Data Commons 的全球統計數據，包括人口、經濟、健康和環境指標。使用 Python 客戶端方法查詢人口數據、GDP、失業率和地理關係。

使用平行運算處理超過可用 RAM 的資料集。將單機 pandas 和 NumPy 工作流程轉換為可在多核心或分散式叢集上運行的程式碼，無需重寫程式碼。

代謝建模需要約束基礎重建和分析方法的專業知識。COBRApy為系統生物學研究提供了一個全面的Python介面，用於通量平衡分析、基因剔除研究和生產包絡線計算。

搜尋相關的臨床試驗需要查詢大型註冊資料庫。本技能提供 Python 介面來查詢 ClinicalTrials.gov API v2，可依疾病、藥物、地點或贊助者搜尋試驗，並擷取詳細的研究資訊。

臨床文件需要精確性和法規遵循。本技能提供病例報告、診斷報告、臨床試驗文件和患者記錄的範本和驗證工具，符合 HIPAA、FDA 和 ICH-GCP 標準。

存取 ChEMBL 資料庫以按結構和屬性搜索化合物。檢索生物活性測量數據，尋找抑制劑，並進行結構-活性關係研究以支援藥物發現研究。

存取來自全球最大酶資料庫的綜合酶動力學數據。查找 Km 值、反應方程式、生物體特定參數和底物特異性數據，用於生物化學研究和代謝工程。

用一致的 Python API 查詢 40 多個生物資料庫，包括 UniProt、KEGG 和 ChEMBL。簡化生物資訊學研究中的跨資料庫分析和識別符轉換。

透過整合 Benchling 研發平台，自動化實驗室工作流程並管理生物數據。透過 Python SDK 或 REST API 存取 DNA 序列、蛋白質數據、庫存和電子實驗室筆記本。

基因調控網路推斷可從轉錄體資料中識別轉錄因子與目標基因的關係。Arboreto 提供可擴展的 GRNBoost2 與 GENIE3 演算法實作，可在本機或分散式叢集上處理 bulk 與單細胞 RNA-seq 資料。

AnnData 為單細胞基因組學中使用的註釋矩陣提供了標準化的資料結構。此技能支援建立、讀取、寫入和操作 .h5ad 檔案，完全支援中繼資料、嵌入向量以及 scverse 生態系統。

時間序列數據需要專門的演算法，而非標準的機器學習方法。Aeon 提供與 scikit-learn 相容的 API，可用於對時間序列數據進行分類、回歸、聚類、預測、異常偵測、分割和相似性搜尋。

取得專家協助撰寫複雜的 T-SQL 查詢、預存程序和 Microsoft SQL Server 效能優化。涵蓋 CTE、視窗函數、PIVOT 和 MERGE 陳述式等進階模式。

此技能讓Claude、Codex和Claude Code使用者能夠透過建立劇情板、創建參考圖片，以及向Seedance 2.0 API提交影片生成任務來生成專業AI影片。它將複雜的多步驟影片創建流程簡化為簡單的自動化工作流程。

Home Assistant 設定檔需要精確的 YAML 語法與正確的結構。此技能提供驗證工具、範例設定與最佳實務，適用於自動化、腳本、範本、藍圖與 Lovelace 儀表板。

使用者需要快速獲得文字內容的洞察，而無需手動計數。此工具會自動計算任何文字輸入的字數、字元數、句子數和閱讀時間。

緩慢的 DataFusion 查詢會浪費資源與時間。此技能會分析 SQL 與 DataFrame 操作，找出效能問題並提出具體最佳化建議，包括 predicate pushdown、partition pruning、column projection 與 join 排序。

組織需要系統化的方式來記錄和分類支出收據,以實現準確的財務追蹤。此技能提供了手動收據輸入、OCR 掃描整合以及在 MySQL 中管理支出記錄的資料庫模式的文件化工作流程。

收據掃描需要準確的 OCR 擷取和資料庫整合。此技能提供完整的指導，說明如何解析收據影像、除錯擷取錯誤，以及使用 Google Gemini AI 建立可靠的費用追蹤工作流程。