Danh sách skill

Hướng dẫn Claude xây dựng pipeline dự đoán tính chất phân tử với DeepChem: nạp dữ liệu SMILES, tạo đặc trưng, huấn luyện ML truyền thống, GNN và mô hình tiền huấn luyện.

Truy vấn 78 API cơ sở dữ liệu công khai (khoa học, y sinh, pháp lý, tài chính, thống kê) theo cách có thể tái lập và ghi rõ nguồn.

Skill giúp tổ chức code PyTorch thành LightningModule, Trainer, DataModule và thiết lập huấn luyện đa GPU, logging.

Kỹ năng ngăn lỗi lệch một base khi toạ độ đi qua các định dạng (BED, GFF, VCF, SAM) hoặc giữa các bản dựng hệ gen khác nhau.

Skill hướng dẫn Claude dùng gget (CLI/Python) để truy vấn nhanh hơn 20 cơ sở dữ liệu hệ gen.

Tạo khung nháp cho báo cáo lâm sàng/nghiên cứu theo CARE, CONSORT, SPIRIT, ICH và kiểm tra cấu trúc, nguồn gốc dữ liệu ngay trên máy.

Kỹ năng giúp viết và triển khai mã Python lên Modal — nền tảng serverless có GPU theo yêu cầu cho tác vụ AI/ML.

Kỹ năng dựng báo cáo thị trường có thể kiểm toán: mọi luận điểm gắn ID nguồn, TAM/SAM/SOM và dự báo được trình bày dưới dạng kịch bản.

Chọn đúng trong 11 API học thuật (PubMed, arXiv, OpenAlex...) để tìm bài báo, trích dẫn và PDF truy cập mở kèm nguồn có thể tái lập.

Kỹ năng giúp dựng và điều khiển Open Notebook — bản thay thế NotebookLM mã nguồn mở — để thu thập tài liệu, tìm kiếm, tóm tắt và tạo podcast qua REST API.

Skill đo lường học giúp theo dõi đơn vị vật lý, truyền sai số theo GUM và Monte Carlo, đồng thời audit mã Python để phát hiện lỗi đơn vị.

Skill giúp Claude viết code Polars tối ưu bằng API biểu thức, lazy evaluation và hỗ trợ chuyển đổi từ pandas.

Skill cung cấp quy trình kiểm định CRS, tính hợp lệ hình học, số lượng bản ghi khi join và hợp đồng xuất dữ liệu cho công việc vector với GeoPandas.

Hướng dẫn Claude dùng pydicom 3.0.2 để đọc, ghi, xử lý pixel DICOM và tiền kiểm tra trước khi khử nhận dạng, luôn giữ an toàn dữ liệu bệnh nhân.

Skill hướng dẫn xây dựng, mô phỏng, transpile và chạy mạch lượng tử bằng Qiskit 2.x cùng IBM Quantum Runtime theo đúng API hiện hành.

Mô tả bằng lời là có sơ đồ khoa học chất lượng xuất bản, kèm vòng chấm điểm AI chỉ tạo lại khi điểm dưới ngưỡng của loại tài liệu.

Quy trình Scanpy hoàn chỉnh cho dữ liệu scRNA-seq: QC, chuẩn hóa, giảm chiều, phân cụm, gene marker và gán loại tế bào.

Soạn đề xuất xin tài trợ nghiên cứu có tính cạnh tranh theo đúng tiêu chí của NSF, NIH, DOE, DARPA và NSTC Đài Loan.

Skill giúp Claude dùng các mô hình sinh sâu (scVI, totalVI, MultiVI...) để hiệu chỉnh batch, tích hợp đa mô thức và phân tích biểu hiện khác biệt có định lượng bất định trên dữ liệu single-cell.

Dùng mô hình nền TimesFM của Google để dự báo bất kỳ chuỗi thời gian đơn biến theo kiểu zero-shot, kèm khoảng tin cậy.