Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 100,928 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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API と FTP 経由で European Nucleotide Archive（ENA）にアクセスし、アクセッション番号で DNA/RNA 配列、生シーケンシングリード（FASTQ）、ゲノムアセンブリを取得する。複数形式に対応。研究、ラン、サンプルのアクセッション番号でリードや配列をダウンロードする場合や、ゲノミクス・バイオインフォマティクスパイプライン向けにヌクレオチドデータを入手する場合に使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
FlowIO で FCS（Flow Cytometry Standard）ファイル v2.0-3.1 を解析・書き出しする。イベントデータを NumPy 配列として抽出し、$-keyword メタデータとチャネル/パラメータ定義を読み取り、イベントを CSV または pandas DataFrame に変換する。生の .fcs フローサイトメトリーファイルの読み込み、チャネルとメタデータの確認、下流のゲーティングと解析に向けたサイトメトリーデータの前処理に使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
リモートセンシング、GIS、空間分析、地球観測の機械学習にわたる地理空間科学を扱います — 衛星画像処理（Sentinel、Landsat、MODIS、SAR、ハイパースペクトル）、ラスターと DEM の操作、スペクトル指数（NDVI/EVI/NDWI）、空間統計、点群処理、ネットワーク解析、クラウドネイティブなワークフロー（STAC、COG、Planetary Computer）をカバーし、Python、R、Julia、JavaScript、C++、Java、Go、Rust の例を提供します。リモートセンシングのワークフロー、衛星/ラスター画像の分類、地形/斜面/ヒルシェード解析、地球観測データの空間 ML、水文モデリング、海洋空間分析、大気科学に使用します。ラスター/EO の要素がない純粋な表形式ベクター作業（通常の GeoPandas の sjoin、buffer、overlay、dissolve、choropleths）には geopandas スキルを、天球上の天文座標（ICRS/galactic、FITS、WCS）には astropy スキルを優先してください。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
タンパク質の糖鎖修飾を分析・改変します——配列中の N-グリコシル化配列（N-X-S/T）をスキャンし、O-グリコシル化ホットスポットを予測し、キュレーションされた糖鎖工学研究ツール（NetOGlyc、GlycoShield、GlycoWorkbench）を利用できます。糖鎖修飾部位の特定や設計、治療用抗体や生物製剤のグライコフォームの最適化、糖タンパク質工学やワクチン設計の作業を行う場合に使用します。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
OFR（Office of Financial Research）Hedge Fund Monitor API を照会し、ヘッジファンドの規模、レバレッジ、取引相手、流動性、複雑性、リスク管理に関する時系列データを取得します。SEC Form PF の集計統計、CFTC Traders in Financial Futures、FICC Sponsored Repo の出来高、FRB SCOOS のディーラー資金調達条件を含みます（API キーや登録は不要）。ヘッジファンドデータ、システミックリスクの監視、金融安定性の研究、ヘッジファンドのレバレッジやレバレッジ比率、取引相手の集中度、Form PF 統計、レポ市場データ、OFR の金融研究データを扱う場合に使用します。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
histolab で全スライド画像（WSI）からタイルを抽出・前処理——OpenSlide ベースのスライド読み込み、組織検出とマスク、Random/Grid/Score タイル抽出、H&E 前処理向けの画像／形態学的フィルタ。軽量な WSI スライド前処理が必要な場合に使用——ML 訓練用のタイルデータセット構築、組織セグメンテーション、病理組織スライドの迅速なタイルベース検査。エンドツーエンドの計算病理、ディープラーニングモデル訓練、核のセグメンテーション、多重／空間プロテオミクス（CODEX、Vectra）パイプラインには代わりに alterlab-pathml を推奨。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
idc-index Python パッケージを使って NCI Imaging Data Commons（IDC）の公開がん画像データを照会・ダウンロードし、メタデータによる絞り込み、ブラウザ内での可視化、ライセンスの確認を行えます。認証は不要です。AI/ML トレーニングやがん画像研究のために大規模な放射線画像（CT、MR、PET）やデジタル病理の DICOM データセットを取得する場合に使用します。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
EMBL-EBI InterPro REST API を照会し、メンバーデータベース（Pfam、PANTHER、PRINTS、SMART、SUPERFAMILY、CDD、ProSite、NCBIfam など）から統合されたタンパク質ファミリー、ドメイン、機能部位のアノテーションを取得します。タンパク質機能の予測、ドメイン構造の分析や比較、ファミリーまたは相同スーパーファミリーによるタンパク質の分類、Pfam/InterPro アクセッションの解決、タンパク質のシグネチャの GO タームへのマッピングを行う場合に使用します。生の UniProt エントリ/FASTA の取得や AlphaFold の 3D 構造には使用しません。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
医療機器の品質マネジメントシステム（QMS）向けの ISO 13485 認証文書を作成します——既存文書のギャップ分析、品質マニュアル、必要な手順書と作業指示書、医療機器ファイル。ISO 13485 QMS 文書、文書のギャップ分析の実施、品質マニュアルや SOP/作業指示書の作成、医療機器ファイルの編成、医療機器認証に必要な不足文書の特定、または医療機器規制、QMS 認証、FDA QMSR、EU MDR が言及された場合に使用します。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
オープンソースの FAIR データフレームワーク LaminDB で生物学的データを管理、アノテーション、追跡します。データセットを照会可能、バージョン管理可能、再現可能にします。生物学的データセット（scRNA-seq、空間、フローサイトメトリー）の登録や照会、オントロジー（遺伝子、細胞種、疾患、組織）に基づくデータの検証とキュレーション、データリネージと計算ワークフローの追跡、データレイクハウスの構築、Nextflow、Snakemake、W&B、MLflow との連携の実装を行う場合に使用します。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
Markdown ドキュメントとテキストベースの Mermaid 図（フローチャート、シーケンス図、クラス図、ER 図、ガントチャート、状態遷移図など）を作成します。完全なスタイルガイド、24 種類の図のリファレンス、9 つのドキュメントテンプレートを備えています。図や技術文書を、レンダリングされた画像ではなくバージョン管理可能な Markdown/Mermaid テキストとして残したい場合に使用します——README、手法やパイプラインの図、分析やステータスレポート、ADR、GitHub と GitLab でネイティブにレンダリングされるプロジェクト文書。AI でレンダリングした出版用の模式図には alterlab-scientific-schematics、論文の本文には alterlab-scientific-writing、数値データのプロットには alterlab-matplotlib を使用してください。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
molfeat で分子を機械学習向けに特徴量化します——ECFP/MACCS/MAP4 フィンガープリント、RDKit と Mordred の物理化学記述子、ファーマコフォアと形状記述子、事前学習済み埋め込み（ChemBERTa、ChemGPT、CheMeleon）を scikit-learn transformer として提供し、SMILES を特徴ベクトルに変換します。分子を QSAR/QSPR や仮想スクリーニング向けの ML 対応特徴行列に変換する場合、またはフィンガープリントと記述子・埋め込み表現をベンチマーク比較する場合に使用します。これらの特徴でモデルを訓練したり MoleculeNet ベンチマークを実行する場合は alterlab-deepchem を、低レベルのフィンガープリントや記述子のプリミティブが必要な場合は alterlab-rdkit を優先してください。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
NetworkX を用いて Python で複雑なネットワークとグラフを作成、解析、可視化する。ネットワーク/グラフのデータ構造を扱う場合、実体間の関係を解析する場合、グラフアルゴリズム（最短経路、中心性、クラスタリング）を計算する場合、コミュニティを検出する場合、合成ネットワークを生成する場合、トポロジーを可視化する場合に使用する。社会、生物、交通、引用など、あらゆるペアワイズ関係のネットワークに適用できる。これは古典的なグラフ分析であり深層学習ではない。グラフニューラルネットワークの学習（GCN/メッセージパッシング、Cora 系データでのノード/エッジ/グラフ分類）には、代わりに alterlab-torch-geometric を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
SpikeInterface で Neuropixels 1.0/2.0 の細胞外電気生理データを分析します——SpikeGLX/Open Ephys の記録を読み込み、前処理と動き補正を行い、Kilosort4 によるスパイクソーティングを実行し、品質指標を計算し、Allen/IBL のキュレーションを適用し、AI 支援による目視検査を行います。神経記録、スパイクソーティング、細胞外電気生理を扱う場合、またはユーザーが Neuropixels、SpikeGLX、Open Ephys、Kilosort、品質指標、ユニットキュレーションに言及した場合に使用します。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
PathML で完全な計算病理ワークフローを実行——160 以上のスライド形式にわたる全スライド画像（WSI）解析、多重免疫蛍光（CODEX、Vectra、MERFISH）、核のセグメンテーション／分類（HoVer-Net、HACTNet）、組織グラフと細胞グラフの構築、HDF5 データセット管理、病理データでのディープラーニングモデル訓練。ユーザーがエンドツーエンドのディープラーニング病理パイプラインを構築する場合、多重または空間プロテオミクスのスライドを解析する場合、核をセグメンテーションする場合に使用。軽量な H&E スライドの前処理、組織マスキング、通常の Random/Grid/Score タイル抽出には、代わりに alterlab-histolab を推奨。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
PennyLane で量子回路を訓練・微分——自動微分と PyTorch/JAX 統合を備えたハードウェア非依存の量子機械学習フレームワーク。勾配による量子回路の訓練（parameter-shift、backprop、adjoint）、ハイブリッド量子古典モデルや量子ニューラルネットワークの構築、微分可能な変分アルゴリズム（VQE、QAOA）の実行に使用。IBM Quantum ハードウェアと Qiskit Runtime には alterlab-qiskit、Google Quantum AI や NISQ 回路には alterlab-cirq、開放系の Lindblad/master-equation ダイナミクスには alterlab-qutip を推奨。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
PyMC 6 と ArviZ 1.x によるベイズモデリングと確率プログラミング——階層モデル、MCMC（PyMC、nutpie、NumPyro、BlackJAX による NUTS）、変分推論、PSIS-LOO によるモデル比較、事前／事後予測チェック。ベイズモデルや階層モデルのフィッティング、事後分布と信用区間の推定、ダイバージェンスや R-hat、ESS の診断、確率推論の実行、LOO によるモデル比較に使用（WAIC は ArviZ 1.x で削除）。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
pysam（htslib バインディング）で Python からゲノムアラインメントとバリアントファイルを読み書き——SAM/BAM/CRAM アラインメント、VCF/BCF バリアント、FASTA/FASTQ 配列、さらに領域抽出と塩基ごとのカバレッジ／pileup。BAM/CRAM/VCF ファイルを解析、フィルタ、インデックス化、カバレッジ計算する NGS データ処理パイプラインのスクリプト作成に使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
低レベルで細粒度な分子プリミティブ向けの RDKit ケミインフォマティクスツールキットを提供する — SMILES/SDF の解析、記述子（MW、LogP、TPSA）、フィンガープリント、部分構造／SMARTS 検索、2D/3D 座標生成、類似性、反応の処理。カスタムなサニタイズ、特殊なフィンガープリントや記述子アルゴリズム、反応列挙、コンフォーマー生成に直接 API 制御が必要な場合に使用。RDKit 上の高レベルで pandas に親和性の高いラッパーには alterlab-datamol を、分子を ML 特徴ベクトルに変換するには alterlab-molfeat を優先。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
完全なアカデミック研究パイプライン（調査、執筆、整合性チェック、レビュー、改訂、再レビュー、再改訂、最終整合性チェック、最終化）を統括し、alterlab-deep-research、alterlab-paper-writer、alterlab-paper-reviewer をシームレスな 10 段階ワークフローに調整。必須の整合性検証、2 段階のピアレビュー、再現可能な品質ゲートを備える。academic pipeline、research to paper、full paper workflow、paper pipeline、end-to-end paper、research-to-publication、complete paper workflow に言及するリクエストに使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Scanpy で AnnData 上の標準的な単一細胞 RNA-seq 解析パイプラインを実行——QC フィルタリング、正規化、次元削減（PCA、UMAP、t-SNE）、Leiden/Louvain クラスタリング、マーカー／差次的発現、PAGA トラジェクトリ、プロット。クラスタリング、細胞型アノテーション、DE、擬似時間ワークフローで scRNA-seq データを解析する場合に使用。.h5ad データ構造そのものの構築や読み込み（layers、obs/var、連結、backed モード）には代わりに alterlab-anndata、spliced/unspliced カウントからの RNA ベロシティには代わりに alterlab-scvelo を推奨。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
scVelo で単一細胞 RNA-seq データの RNA ベロシティ解析を実行——spliced/unspliced mRNA ダイナミクスから細胞状態遷移を推定し、トラジェクトリの方向を推論し、潜在時間を計算し、駆動遺伝子を特定。トラジェクトリに方向性を加える場合や、spliced/unspliced 層（velocyto/STARsolo 出力）から分化ダイナミクスを研究する場合に使用。一般的な QC、クラスタリング、UMAP、差次的発現解析パイプラインには代わりに alterlab-scanpy、.h5ad データ構造の I/O と層の操作には代わりに alterlab-anndata を推奨。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Stable-Baselines3 で単一エージェント強化学習エージェントを訓練——scikit-learn ライクな API の背後に PPO、SAC、DQN、TD3、DDPG、A2C。標準的な単一エージェント RL 実験、迅速なプロトタイピング、Gymnasium 環境での十分に文書化されたアルゴリズム実装、コールバックと評価の追加に使用。高スループットの並列訓練、マルチエージェントシステム、カスタムベクトル化環境には代わりに alterlab-pufferlib を推奨。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
STRING API でタンパク質間相互作用を照会（5,900 万タンパク質、12,500 以上の生物にわたる 200 億以上の相互作用）し、相互作用ネットワークの構築、機能的パートナーの発見、タンパク質リストに対する GO/KEGG/Pfam エンリッチメントを実行。タンパク質間相互作用ネットワークの構築、シードタンパク質から機能的パートナーへの拡張、システム生物学のための PPI ベースのエンリッチメントに使用。キュレーションされた代謝経路マップと反応には alterlab-kegg、タンパク質配列、アノテーション、アクセッション ID マッピングには代わりに alterlab-uniprot を推奨。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Google の TimesFM 基盤モデルで時系列をゼロショット予測——TimesFM 2.5（200M、Apache-2.0 重み；ForecastConfig API、XReg 共変量）と TimesFM 3.0（約 330M、ネイティブの過去／未来共変量を備えた多変量；非商用重み）——CSV/DataFrame/配列入力から点予測と分位点予測区間を生成し、RAM/GPU のプリフライトシステムチェッカーを備える。カスタムモデルを訓練せずに単変量または多変量の系列（売上、センサー、エネルギー、バイタル、天気）を予測する場合、多数の系列をバッチ予測する場合、予測区間に対して異常を検出する場合に使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
TorchDrug で分子とタンパク質向けの PyTorch ネイティブなグラフニューラルネットワークを構築——カスタム GNN アーキテクチャ、タスク／データセット抽象、分子生成、逆合成計画、ナレッジグラフ推論を提供。プロジェクトが TorchDrug のデータセットとタスクを特に必要とする場合に使用——GearNet タンパク質構造モデル、center-identification/synthon-completion 逆合成、Hetionet ナレッジグラフベースライン。TorchDrug は 0.2.1（2023 年 7 月）以降リリースがなく、Python < 3.11 が必要なため、新しいカスタム GNN 作業には alterlab-torch-geometric、既製の特徴化器、MoleculeNet ベンチマーク、事前学習済みモデルには alterlab-deepchem を推奨。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Hugging Face Transformers v5（PyTorch のみ）で事前学習済みモデルを読み込み、実行し、ファインチューニングする — チャットモデルのテキスト生成、テキスト分類、NER、ゼロショット、音声認識、画像分類、物体検出、画像テキスト間の VLM に対する pipeline() 推論；dtype、device_map、bitsandbytes 量子化を伴う AutoModel/AutoTokenizer の読み込み；generate() によるデコード制御；オプションの PEFT/LoRA を使った Trainer ファインチューニング。Hugging Face Hub のチェックポイントで推論を実行するとき、カスタムのラベル付きデータセットで BERT/ModernBERT/Qwen 系モデルをファインチューニングするとき、生成を制御するとき（サンプリング、ビーム探索、ストリーミング、チャットテンプレート）、または v4 のコード（torch_dtype、削除された要約/翻訳/QA パイプライン、TF/Flax）を v5 に移植するときに使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
すべての臨床専門分野にわたる簡潔（3〜4 ページ）で焦点を絞った医学的治療計画を LaTeX/PDF 形式で生成する — 一般内科治療、リハビリテーション、メンタルヘルスケア、慢性疾患管理、周術期ケア、疼痛管理 — SMART 目標フレームワーク、最小限の引用を伴うエビデンスに基づく介入、HIPAA 準拠、プロフェッショナルな書式を使用。あらゆる専門分野について、測定可能な SMART 目標と構造化されたフォローアップを備えた簡潔で実行可能な患者の治療計画またはケア計画を作成するときに使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
UniProt（Swiss-Prot/TrEMBL）への直接 REST API アクセスを提供し、タンパク質配列検索、FASTA の取得、機能アノテーション（GO 用語、ドメイン）、データベース間の ID マッピングを行う。タンパク質エントリの検索、タンパク質 FASTA 配列の取得、生の HTTP/REST によるデータベース間のアクセッションのマッピングに使用；実験的な 3D 構造には alterlab-pdb、AI 予測の 3D 構造には alterlab-alphafold-db、タンパク質間相互作用ネットワークには alterlab-string-db、多くのデータベースにまたがる Python ワークフローには alterlab-bioservices を優先。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
米国財務省の Fiscal Data API を 50 以上のデータセットと約 180 のデータテーブルにわたって照会し（API キー不要）、国の債務、政府支出、歳入、金利、為替レート、貯蓄債券に関する連邦財政データを取得する。米国の連邦財政データ、国の債務の追跡（Debt to the Penny）、Daily Treasury Statements、Monthly Treasury Statements、国債の入札、国債の金利、外国為替レート、貯蓄債券、その他の米国政府の財政統計を扱うときに使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Open Data Portal（ODP）API を通じて USPTO の特許および商標データにアクセスする — Patent File Wrapper 検索、審査履歴（PEDS の後継）、継続出願、譲渡、オフィスアクション、PTAB の決定 — そして TSDR による商標ステータス。特許や商標を検索するとき、先行技術調査を行うとき、特許の審査記録や譲渡記録を取得するとき、知的財産（IP）分析を行うときに使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
アナリティクスのトラッキング実装のセットアップ、監査、デバッグ — GA4、Google Tag Manager、イベント分類、コンバージョン計測、データ品質。トラッキングプランをゼロから構築するとき、既存のアナリティクスの欠落やエラーを監査するとき、欠落イベントをデバッグするとき、GTM をセットアップするときに使用する。トリガーキーワード：GA4 setup、Google Tag Manager、GTM、event tracking、analytics implementation、conversion tracking、tracking plan、event taxonomy、custom dimensions、UTM tracking、analytics audit、missing events、tracking broken。マーケティングキャンペーンデータの分析には使用しない — それには campaign-analytics を使用。BI ダッシュボードには使用しない — プロダクト内のイベント分析には product-analytics を使用。
フロントエンドコードにおける AI 生成的な UI の収束パターン（「AI slop」）を検出、レビュー、防止、除去する。UI を構築またはスタイリングするとき、フロントエンドの変更をレビューするとき、ビジュアルデザインを洗練させるとき、またはユーザーが AI らしさの除去、人間が設計したと感じられるインターフェースの実現、ページの仕上げ、UI 品質の監査、あるデザインがなぜ凡庸に感じられるかの説明を求めたときに使用する。HTML、CSS、JSX/TSX、Vue、Svelte、Tailwind をカバーし、カタログ化された 46 のパターンに加えて構成レベルのチェックを監査し、ソースで確認された証拠、レンダリングで確認された証拠、判断に基づく証拠を区別し、外部依存を必要とせずに、許可されたコードを製品固有のデザイン方向へ書き換える。
Apple スタイルのインターフェースがどう「振る舞う」べきかを決めるときに使用 — 見た目ではなく機能的な UX/インタラクションのロジック。ナビゲーションモデルの決定（push と sheet と modal と tab と popover と split-view と full-screen、戻る動作、ディープリンク、状態の復元）、状態とフィードバックの挙動（ローディング/スケルトンのタイミング、空/エラー/無効の状態、楽観的 UI、pull-to-refresh、ページネーション）、体感パフォーマンスのルール（レイテンシのしきい値、即時フィードバック、プリフェッチ、プログレッシブローディング）、入力/フォーカス/キーボード/ポインターの処理とヒットターゲットのアフォーダンス、そしてスクロールを入力とする決定（シネマティックスクロールが役立つときと害になるとき、スクロールのアフォーダンス、モメンタム、慣性、scroll-jacking の禁止、スクロール駆動の UX 判断）。apple-design ファミリーの一部。キーワード：navigation model、push pop、sheet vs modal、tab bar、back behavior、deep link、state restoration、loading state、skeleton、empty state、optimistic UI、pull to refresh、perceived performance、latency threshold、prefetch、focus order、keyboard navigation、hit target、affordance、pointer vs touch、scroll as input、scroll affordance、momentum、inertia、scroll-jacking、when cinematic scroll、scroll-driven UX decision。
非同期イベントを中心にシステムを設計するときに使用します。「イベント駆動アーキテクチャ」「EDA」「イベントブローカー」「Kafka」「大規模なパブリッシュ／サブスクライブ」「イベントファースト設計」「コレオグラフィとオーケストレーションの比較」「イベントブローカーとメッセージキューの比較」「ブローカートポロジーとメディエータートポロジーの比較」などが対象です。イベント駆動を、コンポーネントが直接呼び出し合うのではなく、イベントを発行して反応するマクロなアーキテクチャスタイルとして定義します。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。