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Fragen Sie die wissenschaftliche Literatur ab und analysieren Sie sie mithilfe der OpenAlex-Datenbank. Diese Fähigkeit sollte verwendet werden, wenn nach wissenschaftlichen Papieren gesucht wird, Forschungstrends analysiert werden, Werke von Autoren oder Institutionen gefunden werden, Zitate nachverfolgt werden, Open-Access-Publikationen entdeckt werden oder bibliometrische Analysen über mehr als 240 Millionen wissenschaftliche Werke durchgeführt werden. Verwenden Sie sie für Literaturrecherchen, Analysen von Forschungsleistungen, Zitationsanalysen und Abfragen in wissenschaftlichen Datenbanken.

Abfragen der Open Targets Platform nach Target-Krankheits-Assoziationen, Arzneimittel-Target-Entdeckung, Traktabilitäts-/Sicherheitsdaten, Genetik-/Omics-Beweise, bekannten Arzneimitteln zur Identifizierung therapeutischer Targets.

Computational Pathologie-Toolkit zur Analyse von Whole-Slide-Images (WSI) und multiparametrischen Bilddaten. Verwenden Sie diese Fähigkeit bei der Arbeit mit Histopathologie-Slides, H&E gefärbten Bildern, Multiplex-Immunofluoreszenz (CODEX, Vectra), spatialer Proteomik, Kernenerkennung/Segmentierung, Gewebegraphenaufbau oder beim Trainieren von ML-Modellen auf Pathologiedaten. Unterstützt über 160 Slide-Formate einschließlich Aperio SVS, NDPI, DICOM, OME-TIFF für digitale Pathologie-Workflows.

Zugriff auf RCSB PDB für 3D-Protein-/Nukleinsäurestrukturen. Suchen nach Text/Sequenz/Struktur, Herunterladen von Koordinaten (PDB/mmCIF), Abrufen von Metadaten für Strukturbiologie und Arzneimittelforschung.

Führen Sie KI-gesteuerte Websuchen mit Echtzeitinformationen durch, indem Sie Perplexity-Modelle über LiteLLM und OpenRouter nutzen. Diese Fähigkeit sollte verwendet werden, wenn Sie Websuchen nach aktuellen Informationen durchführen, neueste wissenschaftliche Literatur finden, fundierte Antworten mit Quellenangaben erhalten oder auf Informationen jenseits des Wissensschwellenwerts des Modells zugreifen möchten. Sie bietet Zugriff auf mehrere Perplexity-Modelle einschließlich Sonar Pro, Sonar Pro Search (fortgeschrittene agentische Suche) und Sonar Reasoning Pro über einen einzigen OpenRouter-API-Schlüssel.

Entwerfen Sie umfassende Testfälle mit PICT (Pairwise Independent Combinatorial Testing) für beliebige Anforderungen oder Code. Analysieren Sie Eingaben, generieren Sie PICT-Modelle mit Parametern, Werten und Constraints für gültige Szenarien unter Verwendung von Paartest. Geben Sie das PICT-Modell, eine Markdown-Tabelle der Testfälle und die erwarteten Ergebnisse aus.

[de] Interactive scientific and statistical data visualization library for Python. Use when creating charts, plots, or visualizations including scatter plots, line charts, bar charts, heatmaps, 3D plots, geographic maps, statistical distributions, financial charts, and dashboards. Supports both quick visualizations (Plotly Express) and fine-grained customization (graph objects). Outputs interactive HTML or static images (PNG, PDF, SVG).

Schnelle DataFrame-Bibliothek (Apache Arrow). Auswählen, Filtern, Group_by, Joins, verzögerte Auswertung, CSV/Parquet-Ein- und Ausgabe, Expression API für Hochleistungsdatenanalyse-Workflows.

Strategisches Produktleitung-Toolkit für den Head of Product, das OKR-Cascade-Generierung, Marktanalyse, Visionfestlegung und Teamskalierung umfasst. Verwenden Sie es für strategische Planung, Zielausrichtung, Wettbewerbsanalyse und Organisationsdesign.

Umfassender Projektplanungs- und Dokumentationsgenerator für Softwareprojekte. Erstellt strukturierte Anforderungsdokumente, Systementwurfsdokumente und Aufgabenzerlegungspläne mit Implementierungstracking. Verwenden Sie ihn bei der Einrichtung eines neuen Projekts, der Definition von Spezifikationen, der Erstellung von technischen Entwürfen oder der Zerlegung komplexer Systeme in implementierbare Aufgaben. Unterstützt das User Story-Format, Akzeptanzkriterien, Komponentenentwurf, API-Spezifikationen und hierarchische Aufgabenzerlegung mit Anforderungsverfolgbarkeit.

Nutze diese Fähigkeit, wenn du Befehle, Hooks, Fähigkeiten für Agenten oder Prompts für Sub-Agenten oder andere LLM-Interaktionen schreibst, einschließlich der Optimierung von Prompts, Verbesserung von LLM-Ausgaben oder Entwurf von Produktions-Prompt-Vorlagen.

Abfragen von PubChem über die PUG-REST API/PubChemPy (110M+ Verbindungen). Suchen nach Name/CID/SMILES, Abrufen von Eigenschaften, Ähnlichkeits-/Teilstruktursuchen, Bioaktivität für Cheminformatik.

Direkter REST-API-Zugriff auf PubMed. Erweiterte Boolean/MeSH-Abfragen, E-utilities-API, Batchverarbeitung, Zitationsverwaltung. Für Python-Workflows ist biopython (Bio.Entrez) zu bevorzugen. Verwenden Sie dies für direkte HTTP/REST-Arbeit oder benutzerdefinierte API-Implementierungen.

Materialwissenschaftliches Toolkit. Kristallstrukturen (CIF, POSCAR), Phasendiagramme, Bandstruktur, DOS, Integration in Materials Project, Formatkonvertierung für die Computermaterialwissenschaft.

Bayesian-Modellierung mit PyMC. Erstellen Sie hierarchische Modelle, MCMC (NUTS), variationelle Inferenz, LOO/WAIC-Vergleich, Posterior-Checks für probabilistische Programmierung und Inferenz.

Multi-Objektiv-Optimierungsrahmen. NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D, Pareto-Fronten, Constraint-Verarbeitung, Benchmarks (ZDT, DTLZ) für Ingenieurdesign- und Optimierungsprobleme.

Genomisches Dateiwerkzeug. Lese/Schreibe SAM/BAM/CRAM-Alignment, VCF/BCF-Varianten, FASTA/FASTQ-Sequenzen, extrahiere Regionen, berechne Coverage für NGS-Datenverarbeitungspipelines.

Therapeutics Data Commons. KI-bereite Datensätze für die Arzneimittelforschung (ADME, Toxizität, DTI), Benchmarks, Scaffold-Splits, molekulare Orakel für therapeutisches Maschinelles Lernen und pharmakologische Vorhersagen.

Umfassendes Quantentechnologie-Toolkit zum Erstellen, Optimieren und Ausführen von Quantenkreisen. Verwenden Sie es bei der Arbeit mit Quantenalgorithmen, Simulationen oder Quantenhardware einschließlich (1) Erstellen von Quantenkreisen mit Toren und Messungen, (2) Ausführen von Quantenalgorithmen (VQE, QAOA, Grover), (3) Transpilieren/Optimieren von Kreisen für Hardware, (4) Ausführen auf IBM Quantum oder anderen Anbietern, (5) Quantenchemie und Materialwissenschaften, (6) Quantenmaschinelles Lernen, (7) Visualisierung von Kreisen und Ergebnissen oder (8) Jeder Quantentechnologie-Entwicklungstask.

Cheminformatik-Toolkit für feingranulierte molekulare Kontrolle. SMILES/SDF-Parsing, Deskriptoren (MW, LogP, TPSA), Fingerprints, Substruktursuche, 2D/3D-Generierung, Ähnlichkeit, Reaktionen. Für Standard-Workflows mit einfacheren Schnittstellen nutzen Sie datamol (Wrapper um RDKit). Nutzen Sie rdkit für erweiterte Kontrolle, benutzerdefinierte Sanitization und spezialisierte Algorithmen.

Abfragen der Reactome REST API für Pfadwayanalyse, Anreicherung, Gen-Pfad-Zuordnung, Krankheitspfade, molekulare Interaktionen, Expressionsanalyse für Systembiologie-Studien.

PDF-Generierungswerkzeugkit. Erstellen Sie Rechnungen, Berichte, Zertifikate, Formulare, Diagramme, Tabellen, Barcodes, QR-Codes, Canvas/Platypus-APIs für professionelle Dokumentenautomatisierung.

Single-cell RNA-seq-Analyse. Laden von .h5ad/10X-Daten, QC, Normalisierung, PCA/UMAP/t-SNE, Leiden-Clusterung, Marker-Gene, Zelltyp-Annotation, Trajektorie für die scRNA-seq-Analyse.

Statistische Visualisierung. Streudiagramme, Boxplots, Geigenplots, Heatmaps, Paarplots, Regressionen, Korrelationsmatrizen, Kern-Dichteschätzer (KDE), facetierte Plots für explorative Analysen und Publikationsfiguren.