K-Dense

費用と性能など相反する目標を扱う最適化をPythonで進め、制約を満たす候補の探索、目標間のトレードオフの可視化、候補の比較・選択を支援します。

• 費用と性能が競合する設計案の比較
• 制約を満たす解を探索したいとき
• 最適化アルゴリズムの性能比較

ターミナルで動くコーディング用エージェント基盤のPiを導入・設定し、独自の拡張や画面の作成、別アプリへの組み込み、外部ツールとの連携を支援します。

• Piの導入とモデル設定
• 独自ツールや操作画面の作成
• 別アプリへのPiの組み込み

量子系の時間変化や定常状態をQuTiP 5でシミュレーションし、物理的な仮定、単位、状態の妥当性、計算結果の収束を確認するスキルです。

• 散逸を伴う量子系を計算したいとき
• 量子モデルのソルバー選定
• 計算の収束と状態の妥当性確認

単一細胞RNA-seqデータの品質管理から正規化、細胞の分類、特徴的な遺伝子の探索、図の作成までを、Scanpyの付属スクリプトで進めるスキル。

• 単一細胞データの品質確認と正規化
• UMAPやt-SNEで細胞群を可視化
• マーカー遺伝子の探索と細胞種の確認

Pythonで表データの抽出・集計・結合を行い、大きなファイルの処理やpandasからの移行を、実行計画の最適化とデータの検証まで支援するスキル。

• 大きなCSVを抽出・集計したいとき
• pandasの処理を移行したいとき
• 複数の表を結合・整形したいとき

強化学習で使うPufferLibの版ごとの違いを整理し、環境の検証、並列実行、学習・評価の計画作成、保存モデルの読み込み前の確認までを支援するスキル。

• PufferLibの版に合うAPIを選びたいとき
• 学習前に環境の動作を検証したいとき
• 学習と評価のシードを分けて計画したいとき

量子回路を作成し、パラメータの調整と検証を進めます。量子機械学習、分子エネルギー推定、組合せ最適化を扱い、シミュレーターでの確認から実機への移行を支援します。

• 量子回路の出力と勾配の検証
• 量子回路とPyTorch・JAXの混合モデル学習
• VQEによる分子エネルギー推定

科学論文や研究報告を根拠資料と結び付けて執筆・改稿し、数値や引用の整合性、報告指針の項目、著者情報や申告事項を点検するスキルです。

• 確認済みの根拠から論文を執筆したいとき
• 本文・図表・結果の整合性確認
• 参考文献と報告指針の記載状況点検

ベイズ統計モデルを組み立て、階層モデルの推定、予測の不確実性の評価、計算の診断、予測結果の点検、モデル比較までをPyMCで進めるスキル。

• 回帰の効果と不確実性を推定したいとき
• 患者や施設ごとの差をモデル化したいとき
• サンプリング診断と予測の点検

学会発表や学位審査に向け、研究内容を図と短い文章で伝えるスライドを作ります。構成・デザイン・時間配分を整え、PowerPointやBeamerでの制作と見た目の確認を支援します。

• 学会発表のスライドを準備したいとき
• 学位審査の発表資料を作りたいとき
• 論文をセミナー向けにまとめたいとき

米国のNSF・NIH・DOE・DARPAと台湾のNSTCへの研究費申請に向け、公募要件と原稿を照合し、研究目的、予算、審査対応の整理や改善を支援します。

• 公募要件と申請原稿の対応を整理したいとき
• 審査基準に沿って研究目的を点検したいとき
• 研究計画と予算・工程を整えたいとき

PyTorchの学習コードとデータ処理を整理し、学習の自動化、モデル保存、実験記録から複数GPUでの分散学習の設定までを支援するスキル。

• PyTorchの学習コードを整理
• 再利用できるデータ処理の構築
• モデル保存・早期終了・実験記録の設定

遺伝子リストや順位付きデータから、関連の強い生物学的経路や機能を統計的に調べます。解析法の選択、遺伝子IDの整理、比較対象の設定から結果の解釈と図表作成まで支援します。

• 発現差のある遺伝子の関連経路を調べたいとき
• 全遺伝子の順位でGSEAを実行したいとき
• 試料・細胞ごとの遺伝子集合スコア計算

最新のWeb情報を調べ、出典を伴うレポートや一覧データにまとめます。Parallel CLIで検索・ページ抽出・企業情報などの補完・条件に合う対象の発見・定期監視を扱います。

• 最新情報の調査と学術資料の探索
• 公開WebページやPDFの本文抽出
• 企業・製品一覧への出典付き情報追加

リチウムイオン電池の充電・放電・休止をPyBaMMでシミュレーションし、電圧や容量の変化を調べます。計算条件による誤差の確認や実測データとの比較も支援します。

• 充放電・休止時の電圧を予測したいとき
• 実測の充放電データと比較したいとき
• 数値計算の設定による差を調べたいとき

ゲノム上の領域の重なり・近傍・被覆をPolarsで解析し、配列や変異、アラインメントのファイル入出力から座標をそろえたデータ結合まで支援するスキル。

• 変異とゲノム領域の重なりを調べたいとき
• 領域を統合し被覆塩基数を求めたいとき
• シーケンスのリード深度の集計

論文や発表に使う科学図を作成し、欠測値や不確実性の示し方、配色、複数パネルの配置、書き出したファイルの寸法や解像度まで点検するスキルです。

• 論文用の複数パネル図を作りたいとき
• 不確実性や欠測値を明示したいとき
• 配色と色以外の識別手段の点検

科学論文や研究概要に必要な文献を集め、主張を支える根拠や反対の知見を整理します。参考文献、研究比較表、主張と出典の対応表をまとめ、執筆の準備を支援します。

• 論文の背景文献を集めたいとき
• 支持・反対・差のない研究結果の比較
• 研究比較表と主張・出典対応表の作成

電子カルテや生体信号、医療画像を使う予測モデルについて、データの読み込みから学習、患者単位の分割・評価までをPyHealthで組み立てて検証するスキル。

• 死亡・再入院予測を試作したいとき
• 患者単位の分割と情報漏れの点検
• 睡眠段階の分類モデルの学習・評価

論文や研究案の改善に向けて、根拠をたどれる定性的なレビューをまとめ、評価基準の構造や証拠との対応、評価者間の一致、不確実性を点検するスキル。

• 論文草稿への根拠付きフィードバック
• 研究案の強みと限界の検討
• 評価基準と証拠の対応確認

病理スライド画像をPathMLで読み込み、小領域への分割・前処理・品質確認から、多重染色の定量や細胞の位置関係の解析、ローカル推論まで支援するスキル。

• スライド画像の分割を計画したいとき
• 前処理と画像品質を確認したいとき
• 多重染色の定量や空間グラフの検証

バルクRNA-seqの遺伝子発現差をPythonで解析します。入力カウントや比較条件を確認し、PyDESeq2で統計検定・多重検定補正・結果の図示を進めます。

• 処置群と対照群の発現を比較したいとき
• バッチ差を考慮した発現差解析
• カウント表とサンプル情報の整合性確認

保存済みのPrimeKGデータから、遺伝子・薬剤・疾患・症状の関係を調べます。直接の関連や中間要素を一つ挟む経路を、関係の種類とデータの出所を保って取得します。

• 遺伝子・薬剤・疾患の関連を調べたいとき
• 疾患に関連する遺伝子・薬剤・症状の整理
• 二つの要素を結ぶ短い経路の探索

クライオ電子顕微鏡の単粒子解析で、粒子データの整合性確認からRELIONによる三次元構造の精密化、独立した半マップの検証・後処理までを進めるスキル。

• 粒子メタデータと画像の整合性確認
• 選別済み粒子を精密化したいとき
• 独立した半マップの一致度確認