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。
すべて
HypoGeniC で表形式データセットに対する LLM 駆動の仮説生成と検証を自動実行し、文献からの知見とデータ駆動の検証を組み合わせる。経験的データのパターンに関する仮説を体系的に探索する場合（例えば欺瞞検出や内容分析）に使用する。手動での仮説構築には alterlab-hypothesis-gen、自由な発想のアイデア出しには alterlab-scientific-brainstorm を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
科学的方法のフレームワークを用いて、実験観察から構造化された検証可能な仮説を定式化します — 予測を導き、メカニズムを提案し、それらを検証する実験を設計し、LaTeX レポートを生成します。観察やデータを反証可能なメカニズム的仮説、競合する説明の集合、検証可能な予測、実験デザインに変える場合に使用します。独立した系統的文献レビューやエビデンス統合（仮説への手段ではない）には alterlab-literature-review を、特定の観察の前の自由なブレインストーミングには alterlab-scientific-brainstorm を、既存の原稿の評価には alterlab-peer-review を使用してください。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
KEGG への REST API による直接アクセスを提供する（学術利用のみ）。パスウェイ解析、遺伝子からパスウェイおよび化合物からパスウェイへのマッピング、代謝反応、KEGG Orthology (KO)、薬物間相互作用、ID 変換に用いる。生の HTTP/REST で KEGG パスウェイを照会する場合、遺伝子や化合物を代謝マップにマッピングする場合、KEGG パスウェイ濃縮を実行する場合に使用する。タンパク質間相互作用ネットワークには alterlab-string-db、タンパク質配列とアノテーションには alterlab-uniprot、多数のデータベースを横断する Python ワークフローには alterlab-bioservices を優先する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
LabArchives 電子実験ノート（ELN）を REST API 経由で統合する。ノートブックへのアクセス、エントリと添付ファイルの管理、ノートブックのバックアップ、Protocols.io、Jupyter、REDCap との連携に対応する。LabArchives ELN ワークフローの自動化、ノートブックのエントリや添付ファイルのプログラムによる読み書き、LabArchives ノートブックのバックアップ、Protocols.io、Jupyter、REDCap との同期に使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Latch SDK を使用して LatchBio プラットフォーム上でバイオインフォマティクスパイプラインを構築・デプロイします — @workflow/@task デコレーターでワークフローを作成し、LatchFile/LatchDir の I/O を処理し、サーバーレスワークフローを登録し、CPU/GPU タスクリソースを構成し、Latch Registry でデータを整理し、Nextflow/Snakemake パイプラインをラップします。Latch SDK ワークフローの開発やデプロイ、タスクリソースのサイジング、Registry の使用、Nextflow/Snakemake バイオインフォマティクスパイプラインの LatchBio への移植に使用します。DNAnexus（dxpy/dx CLI）や汎用の Flyte には使用しません。AlterLab Academic Skills スイートの一部です。
トップコンサルティングファーム（McKinsey、BCG、Gartner）のスタイルで包括的な市場調査レポート（50 ページ以上）を生成する。プロフェッショナルな LaTeX 組版、scientific-schematics と generate-image による豊富なビジュアル、research-lookup を通じたデータ収集、複数フレームワークによる戦略分析（Porter Five Forces、PESTLE、SWOT、TAM/SAM/SOM、BCG Matrix）に対応。市場分析、競合環境、業界レポート、市場規模調査、コンサルティングスタイルの戦略的成果物を作成するときに使用する。単一の焦点を絞った出典付き調査質問でレポートやフレームワークが不要な場合（alterlab-deep-research を使用）や、API から生の財務データポイントを取得する場合（alterlab-alpha-vantage を使用）には適さない。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Microsoft MarkItDown（markitdown CLI、Python API、markitdown-mcp サーバー）でファイルや Office ドキュメントをクリーンで LLM に適した Markdown に変換する。PDF、DOCX、PPTX、XLSX/XLS、画像（EXIF メタデータ、LLM による説明）、音声（文字起こし）、HTML、CSV、JSON、XML、ZIP アーカイブ、EPUB 電子書籍、Outlook MSG、Jupyter notebook、YouTube 字幕 URL に対応し、markitdown-ocr プラグインまたは Azure Document Intelligence による OCR も可能。ドキュメント、PDF、スライド、スプレッドシート、スキャン画像、音声ファイル、Web ページ、電子書籍を取り込みや LLM 処理のために Markdown テキストへ変換する場合、OCR でスキャンからテキストを抽出する場合、音声を文字起こしする場合、混在するファイル形式をトークン効率の良い Markdown に一括変換する場合に使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
matchms を用いて質量スペクトル類似度を計算し、メタボロミクスのための化合物同定を行う。質量スペクトルの比較、類似度（コサイン、修正コサイン）のスコアリング、スペクトルライブラリ検索による未知化合物のアノテーションに対応する。MS/MS スペクトルを照合する場合、代謝物を同定する場合、ライブラリ検索を行う場合に使用する。完全な LC-MS/MS プロテオミクスパイプラインには alterlab-pyopenms を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
OMERO Python API（BlitzGateway）を介して OMERO サーバー上の顕微鏡画像データを管理する。画像へのアクセス、データセットの取得、ピクセルデータの読み取り、ROI とアノテーションの管理、バッチ処理に対応する。OMERO サーバーへの接続、顕微鏡画像やデータセットの取得、ピクセルの解析、ROI/アノテーションの管理、ハイコンテンツスクリーニングや顕微鏡ワークフローの実行に使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Open Notebook を実行しスクリプト化する。これは Google NotebookLM のセルフホスト可能なオープンソース代替で、完全な REST API を備え、AI による研究と文書分析に用いる。研究資料をノートブックに整理する場合、多様なコンテンツソース（PDF、動画、音声、Web ページ、Office ドキュメント）を取り込む場合、AI によるノートと要約を生成する場合、研究内容から複数話者のポッドキャストを作成する場合、文脈を考慮した AI で文書と対話する場合、全文検索とベクトル検索で資料を横断検索する場合、カスタムのコンテンツ変換を実行する場合に使用する。OpenAI、Anthropic、Google、Ollama、LM Studio、Groq、Mistral を含む 18 社以上の AI プロバイダーに対応し、セルフホストによってデータを自らのインフラに保持する。ノートブックや対話、検索を伴わない一度きりのファイルから Markdown への変換には、代わりに alterlab-markitdown を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
公式の Opentrons Protocol API v2 を使用して Opentrons OT-2 および Flex ロボット向けの分注プロトコルを作成する。v2 の機能をフルに利用でき、本番品質で公式互換のプロトコルを実現する。Opentrons ハードウェア専用のプロトコルを作成または実行するときに使用する。マルチベンダーの自動化やより広範な機器制御には、代わりに pylabrobot を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Parallel Web Systems を通じてウェブ検索、ディープリサーチ、既知の URL からのコンテンツ抽出を行う。Chat API（Beta、OpenAI 互換の `base`/`core` リサーチモデル）はインライン引用付きの統合回答を提供し、Extract API v1 は URL のコンテンツを取得する。生の Search、Task、Responses API に関する注記も含む。一般的なウェブ検索、時事・市場・技術の調査、幅広い情報収集、包括的な調査レポート、特定 URL のコンテンツの検証（PARALLEL_API_KEY が必要）に使用する。学術論文の取得や Perplexity へ自動ルーティングするデュアルバックエンドの学術検索には、代わりに alterlab-research-lookup を推奨。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
RCSB Protein Data Bank（PDB）にアクセスし、タンパク質と核酸の EXPERIMENTALLY に決定された三次元構造（X 線、クライオ電子顕微鏡、NMR）を取得する。テキスト、配列、または構造類似性で検索し、メタデータ付きの座標を PDB/mmCIF 形式でダウンロードできる。PDB ID で構造を取得する場合、配列または構造類似性検索を実行する場合、構造生物学や創薬のために実験座標を取得する場合に使用する。実験データのないタンパク質の AI PREDICTED 構造には alterlab-alphafold-db、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 alterlab-uniprot を優先する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Perplexity Sonar モデル（sonar、sonar-pro、sonar-pro-search のエージェント検索、sonar-reasoning-pro）を使い、LiteLLM と単一の OpenRouter API key を通じてリアルタイムで引用に基づく回答を得る AI ウェブ検索を実行する。最新情報や最近の科学文献の検索、引用されたウェブソースに基づく回答の取得、現在のエビデンスによる主張の検証、モデルの学習カットオフを超えた情報への到達に使用する。OpenRouter API key が必要。これは直接の単一バックエンド Perplexity ツールである。Perplexity と他のバックエンド間の自動ルーティングには alterlab-research-lookup を、論文ごとの構造化された実験データ抽出（サンプルサイズ、効果量、品質スコア）には alterlab-bgpt-search を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Precision Medicine Knowledge Graph（PrimeKG）を照会し、遺伝子、薬剤、疾患、表現型、パスウェイ、生物学的プロセスにまたがるマルチスケールの生物医学的関係を取得する。薬剤-疾患や遺伝子-疾患の関連の探索、疾患中心のナレッジサブグラフの構築、ドラッグリポジショニングや精密医療分析のための関係の取得に使用する。新規の作業には、メンテナーによる後継グラフ OptimusKG も示す。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
protocols.io を REST API（v3 および v4 エンドポイント）と公式 MCP サーバーを通じて利用する。キーワード、URI、DOI でプロトコルを検索・取得し、非公開プロトコルの作成、メタデータとステップの編集、DOI 付きでの公開、プロトコルとステップのディスカッション、ワークスペース、ファイルマネージャー項目、ファイルアップロード、実験記録、組織エクスポートの管理を行う。protocols.io プロトコルの発見、起草、公開、引用、プロトコル実行の記録、protocols.io のラボ文書への組み込みに使用する。一般的な ELN ノートブック（alterlab-benchling または alterlab-labarchive を使用）や分注ロボットの操作には適さない。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
PufferLib で強化学習をスケールする — 高スループットの並列トレーニング（PuffeRL）、ベクトル化環境、ネイティブのマルチエージェントシステムにより、標準実装比で 2〜10 倍の高速化を実現。RL を毎秒数百万ステップにスケールする場合、ベクトル化やマルチエージェント構成を実行する場合、カスタム PufferEnv タスクを構築する場合、ゲーム環境（Atari、Procgen、NetHack、PettingZoo）を統合する場合に使用。標準的な単一エージェントアルゴリズムの実装（PPO/SAC/DQN）や迅速なプロトタイピングには alterlab-stable-baselines3 を優先。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
pydicom Python ライブラリで DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）医用画像ファイルを読み取り、書き込み、操作する。DICOM データの読み取り・書き込み・変更、CT、MRI、X 線、超音波画像からのピクセルデータ抽出、DICOM ファイルの匿名化、DICOM メタデータとタグの扱い、DICOM の他形式への変換、圧縮 DICOM の処理、PACS システム、放射線ワークフロー、ヘルスケア画像アプリ向けの医用画像データセットの処理に使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
PyHealth 2.x のヘルスケア AI ツールキットで臨床機械学習モデルを開発、テスト、検証する。電子健康記録（EHR）、臨床予測タスク（死亡率、再入院、在院日数、薬剤推奨）、医療コーディング体系（ICD、NDC、ATC、CCS）、生理信号（EEG、ECG）、ヘルスケアデータセット（MIMIC-III/IV、eICU、OMOP）の扱い、またはヘルスケア向け深層学習モデル（RETAIN、SafeDrug、GAMENet、Transformer、GAT/GCN）の実装に使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
PyLabRobot でラボ自動化をプログラミングする。これはベンダー非依存の非同期 Python フレームワークで、Hamilton STAR/Vantage、Tecan EVO、Opentrons OT-2 の分注機に加え、プレートリーダー、ヒーターシェーカー、インキュベーター、遠心機、ポンプ、天秤、サーマルサイクラーを駆動し、chatterbox シミュレーターとブラウザビジュアライザーを備える。Python で分注プロトコルを作成・シミュレーションするとき、1 つのスクリプトで複数種類の機器を制御するとき、またはロボットベンダー間でプロトコルを移植するときに使用する。公式 Opentrons API で作成する Opentrons 専用プロトコルには、代わりに alterlab-opentrons を使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Therapeutics Data Commons（TDC、PyTDC）の AI 対応創薬データセットとベンチマークをロードする。ADME、毒性、薬剤-標的相互作用（DTI）、スキャフォールド分割、治療用 ML と薬理学的予測のための分子オラクルを含む。標準化されたベンチマークデータセットの取得、スキャフォールドまたはコールドスプリット評価の適用、ADMET、毒性、DTI モデリング用のラベル付き分子の入手に使用する。データ、分割、オラクルの取得のみを担い、分子特徴量化（ECFP/フィンガープリント）、モデル訓練、Transformer は alterlab-deepchem または alterlab-molfeat に委ねる。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
PyTorch Lightning によるスケーラブルな深層学習トレーニング。PyTorch コードを LightningModules に整理し、マルチ GPU/TPU 用に Trainers を設定し、データパイプラインとコールバックを構築し、W&B や TensorBoard にログを記録し、分散トレーニング（DDP、FSDP、DeepSpeed）を実行する。PyTorch のトレーニングループの構成、GPU/TPU 間でのニューラルネットワーク訓練のスケーリング、チェックポイント、ログ、分散戦略の追加に使用する。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
pyzotero Python クライアントを用いて Zotero の文献管理ライブラリを操作する — Zotero Web API v3 経由でアイテム、コレクション、タグ、添付ファイルを取得・作成・更新・削除する。Zotero ライブラリをプログラムで扱う場合、書誌情報を管理する場合、引用をエクスポートする場合、ライブラリの内容を検索する場合、PDF 添付ファイルをアップロードする場合、Zotero と連携する研究自動化ワークフローを構築する場合に使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Qiskit（IBM の量子コンピューティングフレームワーク）で量子回路を構築・トランスパイル・実行する。Qiskit Runtime のプリミティブ（Sampler/Estimator）、回路トランスパイル、IBM Quantum ハードウェアでのエラー緩和を含む。IBM Quantum バックエンドを対象とする場合、回路をトランスパイルする場合、Runtime セッションやバッチを実行する場合、レジリエンス／エラー緩和を適用する場合に使用。Google Quantum AI ハードウェアと NISQ 回路には alterlab-cirq を、勾配で学習する量子 ML とハイブリッド量子・古典モデルには alterlab-pennylane を、開放系の Lindblad／主方程式ダイナミクスには alterlab-qutip を優先。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
Python API を通じてクラウド量子化学プラットフォーム Rowan を操作し、計算化学を行う — pKa 予測、構造最適化、コンフォーマー探索、分子物性計算、タンパク質-リガンドドッキング（AutoDock Vina）、AI タンパク質コフォールディング（Chai-1、Boltz-1/2）。クラウドコンピュートを利用し、ローカル環境の構築は不要。DFT や半経験的手法、ニューラルネットワークポテンシャル（AIMNet2）、分子物性やタンパク質-リガンド結合予測を実行する場合、または計算化学パイプラインを自動化する場合に使用。AlterLab Academic Skills スイートの一部。
ユーザーが「展覧会デザイン」「ウェイファインディング」「ウェイファインディングデザイン」「空間グラフィック」「環境デザイン」「サインシステム」「イベントデザイン」「博物館デザイン」「見本市デザイン」「環境グラフィック」「展覧会デザイナーとして」「展覧会デザイナーモード」「ギャラリーレイアウト」「来場者動線」「ADA サインネージ」「アクセシブルなサインネージ」「方向指示サイン」「インフォメーションキオスク」「展覧会のアイデンティティ」「空間の階層」「会場ブランディング」「イベントブランディング」「ポップアップデザイン」「インスタレーションデザイン」「体験デザイン」「展示ブース」「カンファレンスデザイン」「プレイスメイキング」について尋ねる場合、または空間グラフィック、ウェイファインディング、展覧会・イベントのビジュアルシステム、環境デザインの専門知識を必要とする場合に使用する。AlterLab FC Skills コレクション（VCD 部門）の一部。
ユーザーが「layout design」「editorial design」「grid system」「magazine layout」「book design」「publication design」「page layout」「spread design」「Swiss grid」「modular grid」「column grid」「act as a layout designer」「layout designer mode」「print design」「editorial layout」「page composition」「white space」「bleed and margins」「InDesign layout」「multi-page document」「annual report design」「catalog design」「zine design」について尋ねたり、出版物デザイン、グリッドシステムの構築、エディトリアルレイアウト、複数ページのドキュメント構成に関する専門知識を必要とするときに、この skill を使用する。AlterLab FC Skills コレクション（VCD 部門）の一部。
Amazon の商品リスティングを、IDQ スコアリング、CDQ 関連の品質次元、Amazon コンテンツポリシー、モバイル UX、インデックスリスク、コンバージョンのベストプラクティスに照らして本番品質で監査する。ライブデータには Bright Data MCP を使用。1 つ以上の ASIN を受け取り、収益インパクトの推定と実行可能な修正を含む優先度付きの所見レポートを提供する。ASIN が提示され、リスティング品質、IDQ スコア、CDQ スコア、リスティングのコンプライアンス、タイトルの問題、箇条書きの問題、画像要件、A+ コンテンツ、インデックス、モバイルプレビュー、コンバージョン最適化について尋ねられたときはいつでもこのスキルを使用する。トリガーフレーズには次が含まれる：“audit my listings”、“check my ASINs”、“what's wrong with my listing”、“why isn't my product indexed”、“review my Amazon content”、“are my bullets compliant”、“do my listings meet Amazon policy”、“is my listing mobile-friendly”。必要なもの：Bright Data MCP 接続（web_data_amazon_product または scrape_as_markdown ツール）。クレジット：オリジナルフレームワークは Ohad による。AI Vault 向けの本番品質への強化は Jay による。
Android アプリ開発（Kotlin）の画面遷移・Navigation リファレンス。Jetpack Compose、androidx。Navigation 3（stable、NavDisplay、NavKey、ResultEventBus、DeepLinkMatcher）、Navigation Compose（NavHost、composable、型安全なルート）、Fragment ナビゲーション（NavHostFragment、Safe Args）、ディープリンク、App Links、assetlinks.json、予測型戻る（OnBackPressedDispatcher）。
ApexCharts.js のチャートとデータ可視化を構築するための AI スキルです（v8 対応）。ApexCharts を使ったチャートの作成、設定、トラブルシューティングをユーザーが求めた場合に使用します。折れ線、エリア、棒、円、ドーナツ、radialBar、散布図、バブル、ヒートマップ、ローソク足、箱ひげ図、バイオリン、ヒストグラム、レーダー、polarArea、rangeBar、rangeArea、ツリーマップ、ファネル、ピラミッド、ゲージ、サンバースト、アイシクル、unit、waffle、ウォーターフォール、ダンベル、ストリームグラフ、レインクラウドを対象とします。適切なデータ形式、ライフサイクル、フォーマッター、tree-shaking、SSR、および機能プラットフォーム（プラグイン、Canvas レンダラー、カスタムシリーズ、スモールマルチプル、元に戻す／やり直し、共有可能なビュー、テーマ、クロスフィルター、注釈作成、ストーリーボード、ストリーミング、ドリルダウン、ハイライトフィルター、radialBar のターゲット）を扱います。デフォルトの v8 バンドルに含まれるチャート形式や機能と、明示的なインポートまたはフルバンドルが必要なものを把握しています。React／Vue／Angular プロジェクトでは、コア API よりフレームワーク用ラッパーパッケージ（`react-apexcharts`、`vue3-apexcharts`、`ng-apexcharts`）を優先します。
SOLID 原則、Clean Architecture、実績あるデザインパターンを用いて、コードをクリーンでテスト可能かつ保守可能なアーキテクチャに変換する。次の場合にこのスキルを使用する: 関心の分離を適切に行った新機能の設計、レガシーまたはモノリシックなコードのリファクタリング、SOLID 違反のアーキテクチャレビュー、依存性注入の境界の確立、テスト戦略の計画、アーキテクチャ上の意思決定の文書化。言語非依存で、Essential Developer メソドロジーの Swift/iOS の具体的な例を含む。
文書化されたアーキテクチャ、ビルドパイプライン、レビューのパターンに基づいて、Supabase ドキュメントアプリ（apps/docs）に関する質問に回答します。変更を提案または評価する際は、機能設計の原則（コードベースの再利用、コーディングの簡潔さ）を適用します。「ドキュメントアプリでは X はどう動く？」「Y はどこにある？」「この方法はドキュメントアプリに適している？」と尋ねられた場合や、apps/docs/ 以下に重要な変更を加える前に使用します。特に MDX パイプライン、Markdown 生成、コンテンツコンポーネント、連合ドキュメント、コントリビューター向けの執筆パターン、フィーチャーフラグ、実験に関わる場合に適しています。必要に応じて Mermaid 図を使ってアーキテクチャの質問に回答できます
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。