使用正式的信念-慾望-意圖模式將 RDF 資料轉換為認知代理架構。讓 AI 系統能夠建立理性代理模型，具有可追蹤的推理鏈和多用於多代理系統的語義互操作性。

手動研究需要數小時，且產生不一致的結果及未經驗證的聲稱。此技能執行 8 階段管道，從 10+ 來源收集、驗證並綜合資訊為專業報告。

在復現人工智慧研究時，儲存庫的 README 通常會在資料集分割、評估協定或預處理細節方面留下關鍵缺口。此技能從主要論文來源解決這些狹義的復現問題，同時保留以 README 為先的指導方針。

不再浪費數小時搜尋分散的活動目錄。此技能使用網路搜尋找到相關貿易展覽會，以結構化比較表格呈現，並根據您的產業、地區和目標提供針對性建議。

高效研究複雜主題，不會感到不知所措。這個技能將研究組織成可管理的小主題，並將發現綜合成全面的報告。

在物理學、數學、電腦科學和定量生物學領域尋找學術論文可能很耗時。此技能提供對 arXiv 預印本儲存庫的直接存取，可立即搜尋和檢索論文標題和摘要。

存取全面的 USPTO 專利和商標資料庫。按關鍵字、發明人或受讓人進行搜尋。擷取審查歷史、轉讓、引用和辦公室行動，用於智慧財產研究和先前技術搜尋。

搜尋蛋白質資料庫、擷取序列，並在生物資料庫之間對應識別符。此技能提供對 UniProt 的直接存取，這是一個全面的蛋白質序列和功能資訊資源。

告別複雜的機器學習模型設定困擾。此技能讓您透過簡單的指令，即可立即存取數千個預訓練的轉換模型，用於文字、圖像和音訊任務。

建構和訓練用於藥物發現、蛋白質建模和分子性質預測的圖神經網路。此技能提供 TorchDrug 庫的完整文檔，包括資料集、模型架構和工作流程。

研究人員需要了解蛋白質與蛋白質之間的交互作用，以研究生物系統和疾病機制。此技能可直接存取 STRING 的綜合資料庫，其中包含 5900 萬種蛋白質和超過 200 億筆交互作用，涵蓋 5000 多個物種。

科學視覺化將資料轉化為清晰、準確且可投稿的圖表。此技能確保你的圖表符合期刊標準，同時對所有讀者（包含色盲者）都易於閱讀。

此技能幫助研究人員為會議、研討會和論文答辯建立專業簡報。它提供投影片範本、設計指導以及用於 PowerPoint 和 LaTeX Beamer 格式的 AI 圖像生成功能。

科學主張常包含方法學、偏誤或邏輯上的隱藏缺陷。這項技能提供系統化框架，用以評估證據品質、辨識認知偏誤、評估實驗設計，並偵測科學論述中的邏輯謬誤。

尋找當前學術研究需要搜索多個數據庫並評估來源質量。此工具通過 Perplexity Sonar 模型搜索學術文獻，並根據查詢複雜度和引用導向結果自動選擇模型。

爭取研究資金競爭激烈，且有嚴格的機構特定要求。本技能提供專家指導，協助撰寫符合 NSF、NIH、DOE、DARPA 和 NSTC 標準的有說服力的提案，同時最大化您的成功機會。

量子系統需要專業的模擬工具。QuTiP 提供了開放量子系統的求解器，包括主方程式、拉比動力學和去相干。使用此技能來模擬量子光學、空腔 QED 和耗散量子過程。

量子運算能解決傳統電腦難以處理的複雜最佳化、化學與機器學習問題。Qiskit 提供工具來建構量子電路、針對 IBM 硬體最佳化，並在真實量子處理器或模擬器上執行。

此技能可幫助您將 PyTorch 程式碼組織成可重複使用的 LightningModule。它提供了用於配置多 GPU 訓練、實作資料管線以及使用 W&B 和 TensorBoard 等流行工具設定實驗追蹤的範本和文件。

藥物發現研究人員需要標準化的資料集來訓練機器學習模型。PyTDC 提供經過策展的 ADME、毒性和藥物-標靶互動資料集，並附有適當的訓練-測試分割和評估預言機。