💻 Desarrollo

Plataforma de laboratorio en la nube para pruebas y validación automáticas de proteínas. Utilícelo al diseñar proteínas y necesitar validación experimental que incluya ensayos de unión, pruebas de expresión, mediciones de termostabilidad, ensayos de actividad enzimática o optimización de secuencias de proteínas. También úselo para enviar experimentos a través de API, rastrear el estado de los experimentos, descargar resultados, optimizar secuencias de proteínas para una mejor expresión utilizando herramientas computacionales (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) o gestionar flujos de trabajo de diseño de proteínas con validación en laboratorio húmedo.

Esta habilidad debería usarse para tareas de aprendizaje automático de series temporales que incluyen clasificación, regresión, agrupamiento, pronóstico, detección de anomalías, segmentación y búsqueda de similitud. Usarla al trabajar con datos temporales, patrones secuenciales o observaciones indexadas en el tiempo que requieren algoritmos especializados más allá de los enfoques de ML estándar. Especialmente adecuada para análisis de series temporales univariadas y multivariadas con APIs compatibles con scikit-learn.

Infiere redes reguladoras genéticas (GRN) a partir de datos de expresión genética usando algoritmos escalables (GRNBoost2, GENIE3). Utilice cuando analice datos transcriptómicos (RNA-seq en lote, RNA-seq de célula única) para identificar relaciones de factor de transcripción-gen objetivo y interacciones reguladoras. Soporta cómputo distribuido para conjuntos de datos a gran escala.

Marco de agente IA biomédico autónomo para ejecutar tareas de investigación complejas en genómica, descubrimiento de fármacos, biología molecular y análisis clínico. Use esta habilidad al realizar investigación biomédica de varios pasos, incluyendo diseño de cribados CRISPR, análisis de RNA-seq de célula única, predicción de ADMET, interpretación de GWAS, diagnóstico de enfermedades raras o optimización de protocolos de laboratorio. Aprovecha el razonamiento LLM con ejecución de código y bases de datos biomédicas integradas.

Marco de computación cuántica para construir, simular, optimizar y ejecutar circuitos cuánticos. Utilice esta habilidad al trabajar con algoritmos cuánticos, diseño de circuitos cuánticos, simulación cuántica (sin ruido o con ruido), ejecución en hardware cuántico (Google, IonQ, AQT, Pasqal), optimización y compilación de circuitos, modelado y caracterización de ruido, o experimentos y benchmarking cuánticos (VQE, QAOA, QPE, benchmarking aleatorizado).

Creador interactivo de habilidades para Claude Code. Se activa cuando el usuario menciona crear habilidades, construir habilidades, plantillas de habilidades, metadatos iniciales de habilidades, herramientas permitidas o quiere estructurar una nueva habilidad.

Gestión de herramientas CLI para agentes de codificación. Esta habilidad debe usarse cuando: - Un comando falla con errores como "comando no encontrado" o similares - El usuario pide instalar, actualizar o verificar herramientas CLI - Un proyecto necesita configuración de entorno o verificación de dependencias - Las herramientas faltan, están obsoletas o necesitan reconciliación Proporciona instalación automática de más de 74 herramientas a través de gestores de paquetes óptimos, auditoría de entornos de proyectos y capacidades de actualización por lotes.

Analiza el historial de conversaciones Claude Code para identificar patrones, errores comunes y oportunidades de mejora en el flujo de trabajo. Utilízalo cuando el usuario quiera entender patrones de uso, optimizar el flujo de trabajo, identificar oportunidades de automatización o verificar si está siguiendo las mejores prácticas.

Documentación de Cron-Job.org

Analiza archivos CSV, genera estadísticas resumidas y crea visualizaciones rápidas utilizando Python y pandas.

Trabaja con Data Commons, una plataforma que proporciona acceso programático a datos estadísticos públicos de fuentes globales. Utiliza esta habilidad al trabajar con datos demográficos, indicadores económicos, estadísticas de salud, datos ambientales o cualquier conjunto de datos públicos disponibles a través de Data Commons. Aplicable para consultar estadísticas de población, cifras de PIB, tasas de desempleo, prevalencia de enfermedades, resolución de entidades geográficas y explorar relaciones entre entidades estadísticas.

[es] Molecular machine learning toolkit. Property prediction (ADMET, toxicity), GNNs (GCN, MPNN), MoleculeNet benchmarks, pretrained models, featurization, for drug discovery ML.

Kit de herramientas de análisis NGS. Conversión de BAM a bigWig, QC (correlación, PCA, huellas dactilares), mapas de calor/perfiles (TSS, picos), para visualización de ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq.

Docking molecular basado en difusión. Predicción de poses de unión proteína-ligando desde PDB/SMILES, puntuaciones de confianza, cribado virtual, para diseño de fármacos basado en estructura. No para predicción de afinidad.

Plataforma de genómica en la nube DNAnexus. Cree aplicaciones/applets, gestione datos (subida/descarga), SDK Python dxpy, ejecute flujos de trabajo, FASTQ/BAM/VCF, para el desarrollo y ejecución de tuberías de genómica.

Kit completo de herramientas para modelos de lenguaje de proteínas que incluye ESM3 (diseño multimodal generativo de proteínas a través de secuencia, estructura y función) y ESM C (incrustaciones y representaciones eficientes de proteínas). Use esta habilidad al trabajar con secuencias, estructuras o predicción de función de proteínas; diseñar proteínas novedosas; generar incrustaciones de proteínas; realizar plegamiento inverso; o llevar a cabo tareas de ingeniería de proteínas. Admite tanto el uso de modelos locales como la API Forge en la nube para inferencia escalable.

Orientación experta para el fuzzing web ffuf durante pruebas de penetración, incluyendo fuzzing autenticado con solicitudes brutas, auto-calibración y análisis de resultados

API de Forem

Esta habilidad debe usarse al trabajar con datos de intervalos genómicos (archivos BED) para tareas de aprendizaje automático. Úsela para entrenar incrustaciones de regiones (Region2Vec, BEDspace), análisis de ATAC-seq de célula única (scEmbed), construcción de picos de consenso (universos) o cualquier análisis basado en ML de regiones genómicas. Aplica a colecciones de archivos BED, datos de ATAC-seq de célula única, conjuntos de datos de accesibilidad de cromatina y aprendizaje de características genómicas basadas en regiones.

Acceda a NCBI GEO para datos de expresión génica/genómica. Busque/descargue conjuntos de datos de microarray y RNA-seq (GSE, GSM, GPL), recupere archivos SOFT/Matrix, para transcriptómica y análisis de expresión.

Documentación de la API HaveIBeenPwned - Verificar si las cuentas de correo electrónico o contraseñas se han visto comprometidas en violaciones de datos

Genera ganchos de código Claude listos para producción con preguntas y respuestas interactivas, instalación automatizada y validación mejorada. Admite 10 plantillas en 7 tipos de eventos para automatización integral de flujos de trabajo.

Generación y prueba automáticas de hipótesis mediante modelos de lenguaje grandes. Use esta habilidad al generar hipótesis científicas a partir de conjuntos de datos, combinar conocimientos de la literatura con datos empíricos, probar hipótesis frente a datos observacionales o llevar a cabo exploraciones sistemáticas de hipótesis para la investigación y descubrimiento en dominios como la detección de engaños, la detección de contenido de IA, el análisis de salud mental o otras tareas de investigación empírica.

Consultor experto en planificación empresarial para crear planes de negocio completos y listos para inversionistas desde cero o para refinar planes existentes. Usar cuando los usuarios soliciten ayuda para crear un nuevo plan de negocio, actualizar/revisar un plan de negocio existente, necesiten orientación sobre secciones específicas del plan de negocio o requieran asistencia en proyecciones financieras. Aplica a startups y empresas establecidas de todos los sectores que busquen financiamiento o planificación estratégica.