💻 開発ツール

Pythonで複雑なネットワークおよびグラフを作成、分析、可視化するための総合的なツールキット。ネットワーク/グラフデータ構造の作業、エンティティ間の関係の分析、グラフアルゴリズム（最短経路、中心性、クラスタリング）の計算、コミュニティの検出、合成ネットワークの生成、またはネットワークトポロジーの可視化を行う場合に使用します。ソーシャルネットワーク、生体ネットワーク、交通システム、引用ネットワーク、およびペアワイズの関係が関わる任意のドメインに適用可能です。

ECG、EEG、EDA、RSP、PPG、EMG、EOG信号を含む生理データの解析のための包括的な生体信号処理ツールキット。心血管信号、脳活動、皮膚電気応答、呼吸パターン、筋活動、または眼球運動の処理を行う際にこのスキルを使用してください。心拍変動解析、事象関連電位、複雑性指標、自律神経系評価、心理生理学研究、および多モーダル生理信号統合に適用可能です。

このスキルを使用すると、Claude CodeからGoogle NotebookLMのノートブックに直接クエリを送信し、Geminiからソースに基づいた引用付きの回答を得ることができます。ブラウザの自動化、ライブラリ管理、永続的な認証。ドキュメント限定の回答により、幻覚を大幅に削減します。

Nuxt Content （クエリ、MDCコンポーネント、ドキュメントドリブンモード）に関する質問への回答や機能実装に利用します。特に現在のAPIに不確実な点がある場合に使用してください。Nuxt Content は頻繁に破壊的な変更が加えられるため、トレーニングデータよりも正確性を確保するため、応答前に llms.txt から最新のドキュメントを取得してください。

OpenRouter API - 1つのAPIで400以上のAIモデルに統合アクセス

Flex/OT-2ロボット用ラボオートメーションプラットフォーム。Protocol API v2プロトコルの作成、液体ハンドリング、ハードウェアモジュール（ヒーターシェーカー、サーマルサイクラー）、ラボウェア管理、自動ピペッティングワークフローに対応しています。

このスキルは、学術論文をPaper2Web（インタラクティブなウェブサイト）、Paper2Video（プレゼンテーションビデオ）、Paper2Poster（カンファレンスポスター）などのプロモーションおよびプレゼンテーション形式に変換する際に使用されます。このスキルは、論文の普及、カンファレンスの準備、探索可能な学術ホームページの作成、ビデオアブストラクトの生成、またはLaTeXやPDFソースから印刷可能なポスターの作成を含むタスクに使用してください。

システマティックな査読ツールキット。学問分野を超えた論文・助成金査読における方法論、統計、デザイン、再現性、倫理、図の整合性、報告基準を評価する。

量子コンピューティング、量子機械学習、量子化学のためのクロスプラットフォームなPythonライブラリ。自動微分による量子回路の構築と学習、PyTorch/JAX/TensorFlowとのシームレスな統合、シミュレーターと量子ハードウェア（IBM、Amazon Braket、Google、Rigetti、IonQなど）のデバイスに依存しない実行を可能にします。量子回路、変分量子アルゴリズム（VQE、QAOA）、量子ニューラルネットワーク、ハイブリッド量子古典モデル、分子シミュレーション、量子化学計算、または勾配に基づく最適化、ハードウェアに依存しないプログラミング、あるいは量子機械学習ワークフローを必要とする任意の量子コンピューティングタスクを作業する場合に使用します。

Pinterest API v5 開発 - 認証、ピン、ボード、アナリティクス

コーディング作業（実装、リファクタリング、修正、レビュー）全般向けのズボラなシニア開発者モード：YAGNI、stdlib優先、求められていない抽象化は不要。コーディング以外の依頼には使いません。

ponytail の測定された影響をスコアボードとして表示：コード削減、コスト削減、速度向上、ベンチマークの中央値から。ワンショット表示。

diff を過剰設計の観点からレビューします。削除すべき項目を見つけます：標準ライブラリの再発明、不要な依存関係、投機的な抽象化。1件ごとに1行です。

このスキルは、高性能RLトレーニング、カスタム環境開発、ベクトル化並列シミュレーション、マルチエージェントシステム、または既存のRL環境（Gymnasium、PettingZoo、Atari、Procgenなど）との統合を含む強化学習タスクで作業する場合に使用すべきです。PPOトレーニングの実装、PufferEnv環境の作成、RLのパフォーマンスの最適化、またはCNN/LSTMを使用したポリシーの開発にこのスキルを使用してください。

ローカルのスキルリポジトリをobra/superpowers-skillsからの上流の変更と同期する

差分遺伝子発現解析（Python DESeq2）。バルクRNA-seqカウントからDE遺伝子を特定し、Wald検定、FDR補正、ボルケーノプロット/MAプロットを使用したRNA-seq解析。

DICOM（デジタル画像・通信規格）ファイルを扱うためのPythonライブラリ。DICOM形式の医用画像データの読み書き、修正、医用画像（CT、MRI、X線、超音波）からのピクセルデータの抽出、DICOMファイルの匿名化、DICOMメタデータとタグの操作、DICOM画像の他形式への変換、圧縮されたDICOMデータの処理、または医用画像データセットの処理を行う場合にこのスキルを使用します。医用画像解析、PACSシステム、放射線科ワークフロー、医療画像アプリケーションに関するタスクに適用されます。

臨床データを用いた機械学習モデルの開発、テスト、デプロイのための包括的なヘルスケアAIツールキット。このスキルは、電子健康記録（EHR）、臨床予測タスク（死亡率、再入院、薬物推奨）、医療コーディングシステム（ICD、NDC、ATC）、生理学的信号（EEG、ECG）、ヘルスケアデータセット（MIMIC-III/IV、eICU、OMOP）、またはヘルスケアアプリケーション向けのディープラーニングモデル（RETAIN、SafeDrug、Transformer、GNN）の実装を行う際に使用します。

プロダクションレベルのPythonライブラリの設計、アーキテクチャ設計、レビューのための専門スキル。ライブラリの構造、API設計、テスト戦略、実装をガイドします。新しいライブラリを設計する場合、アーキテクチャの決定を行う場合、ライブラリのコードをレビューする場合、またはアーキテクトの視点からライブラリ設計の課題を考える場合に使用します。

ディープラーニングフレームワーク（PyTorch Lightning）。PyTorchのコードをLightningModuleに整理し、マルチGPU/TPU用のTrainerを設定し、データパイプライン、コールバック、ロギング（W&B、TensorBoard）、分散学習（DDP、FSDP、DeepSpeed）を実装して、スケーラブルなニューラルネットワークの学習を可能にする。

Web サイトまたは Web アプリを QA テストし、1～5 の品質スコア（5 = 完璧、1 = 破損）とその根拠を返します。ユーザーがサイト、ページ、フロー、アプリのテスト、QA、評価、採点、または「どれくらい良いか確認したい」場合に使用してください。ローカル開発サーバー（例: "qa test localhost:5173"、「チェックアウトは動く？」、「このランディングページを評価して」）にも対応し、実際の Browser Use クラウドブラウザを駆動して localhost を自動的にトンネリングします。

総合的な文書管理および規制文書レビューを担当するシニア品質文書マネージャー。文書管理システムの設計、変更管理、構成管理、および規制文書の監督を提供します。文書管理システムの導入、規制文書のレビュー、変更管理、および文書のコンプライアンス確認に使用します。

HealthTech及びMedTech企業のシニア品質マネージャー担当者（QMR）。品質システムの全体的な責任、規制遵守の監視、経営責任、戦略的品質リーダーシップを提供する。品質システムガバナンス、規制遵守の監視、経営責任、品質戦略計画に使用する。

医療機器企業向けISO 13485品質マネジメントシステム（QMS）の専門家。QMSの導入、維持、プロセス最適化、コンプライアンスの専門知識を提供します。QMS設計、文書管理、経営者審査、内部監査、是正措置、ISO 13485認証活動に使用してください。