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自動化タンパク質試験と検証のためのクラウドラボラトリープラットフォーム。タンパク質設計時、結合アッセイ、発現試験、熱安定性測定、酵素活性アッセイ、またはタンパク質配列最適化を含む実験的検証が必要な場合に使用。API経由で実験を提出し、実験ステータスを追跡し、結果をダウンロードし、計算ツール（NetSolP、SoluProt、SolubleMPNN、ESM）を使用して発現を改善するためにタンパク質配列を最適化し、またはウェットラボ検証を伴うタンパク質設計ワークフローを管理する場合にも使用。

このスキルは、分類、回帰、クラスタリング、予測、異常検出、セグメンテーション、類似度検索を含む時系列機械学習タスクに使用されるものです。時間的データ、シーケンシャルパターン、または標準のMLアプローチを超えた専門的なアルゴリズムが必要な時間インデックス付きの観測データを扱う場合に使用します。特に、scikit-learn互換のAPIを使用した単変量および多変量の時系列分析に適しています。

公開されているagents.mdの規則に従ってAGENTS.mdファイルを生成および維持します。AIエージェントのワークフローのドキュメント作成、オンボーディングガイド、またはプロジェクト間でのエージェントの相互作用パターンの標準化を行う場合に使用します。

Google Gemini API を使用してマルチメディアコンテンツを処理および生成します。機能には、オーディオファイルの分析（タイムスタンプ付き文字起こし、要約、音声理解、最大9.5時間の音楽/音声分析）、画像の理解（キャプション生成、物体検出、OCR、視覚Q&A、セグメンテーション）、動画の処理（シーン検出、Q&A、時間的分析、YouTube URL、最大6時間）、文書からの抽出（PDFの表、フォーム、チャート、図、複数ページ）、画像の生成（テキストから画像への生成、編集、合成、精密化）が含まれます。オーディオ/動画ファイルの処理、画像またはスクリーンショットの分析、PDF文書の処理、メディアからの構造化データの抽出、テキストプロンプトからの画像作成、またはマルチモーダルAI機能の実装時に使用します。最大2Mトークンのコンテキストウィンドウを持つ複数のモデル（Gemini 2.5/2.0）をサポートします。