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给定 PMID/PMCID 取结构化全文（NLM BioC XML/JSON）。封装 BioC PubMed（标题+摘要）和 BioC PMC OA（开放获取全文）端点，输出按章节切分的段落、表格上下文、RAG 友好 chunk，适合大批量入向量库。Fetches structured fulltext from NLM BioC API for PMID/PMCID, outputs section-segmented paragraphs and RAG-ready chunks. 触发词：全文抽取 / BioC / RAG 入库 / 文献全文 / PMC 开放获取 / structured fulltext / 段落抽取 / 表格抽取 / chunking / fulltext to vector store / paragraph extraction.
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ALWAYS use this skill whenever you would otherwise ask the user a question in free-form chat -- for clarifications, confirmations (especially destructive actions), missing parameters, multiple-choice decisions, or structured form input. Elicitations are routed through the Unique AI Platform UI via `unique-cli elicit create` + `elicit wait` (the default polling pattern) or a single supervised `unique-cli elicit ask` call (only when your agent instructions say your environment supervises the wait) so the user gets a proper structured prompt and you get a structured answer back. Do NOT ask the user in plain chat when you can use this skill instead.
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Extract structured data from LLM responses with Pydantic validation, retry failed extractions automatically, parse complex JSON with type safety, and stream partial results with Instructor - battle-tested structured output library
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Estimates time-scaled phylogenies, molecular clock rates, effective reproduction number R_e (or R_t), and population dynamics from dated pathogen genomes using TreeTime (maximum-likelihood) and BEAST2 (Bayesian; strict / uncorrelated lognormal / ORC clocks; constant / exponential / Bayesian Skyline / Skygrid / BICEPS / Birth-Death-Skyline / sampled-ancestor BDSKY priors; structured coalescent via MASCOT). Covers root-to-tip clock signal QC via TempEst, date-randomisation tests (Ramsden 2009; Duchêne 2015), recombination masking via Gubbins and ClonalFrameML before clock inference for recombining bacteria, BDSKY origin-vs-rootHeight pitfalls, sampling-bias correction (Volz & Frost 2014; preferential-sampling extensions), MASCOT structured coalescent for migration, BICEPS-vs-BSP skyline choice, multi-chain BEAST2 convergence diagnostics, and reconciliation between phylodynamic R_e and case-based R_t. Use when dating outbreak origins, estimating substitution rates, inferring R_e through time, building time-calibrated Nextstrain Augur trees, choosing between strict and relaxed clocks, fitting Birth-Death-Skyline (Stadler 2013) models, diagnosing temporal-signal failure, masking recombination before clock inference for *Streptococcus pneumoniae* / *Neisseria gonorrhoeae* / *Klebsiella* / *E. coli* phylodynamics, running MASCOT for structured-population analyses, or using UShER for pandemic-scale placement.
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When the user wants to add, fix, or optimize schema markup and structured data on their site. Also use when the user mentions "schema markup," "structured data," "JSON-LD," "rich snippets," "schema.org," "FAQ schema," "product schema," "review schema," "breadcrumb schema," "Google rich results," "knowledge panel," "star ratings in search," or "add structured data." Use this whenever someone wants their pages to show enhanced results in Google. For broader SEO issues, see seo-audit. For AI search optimization, see ai-seo.
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Estimates time-scaled phylogenies, molecular clock rates, effective reproduction number R_e (or R_t), and population dynamics from dated pathogen genomes using TreeTime (maximum-likelihood) and BEAST2 (Bayesian; strict / uncorrelated lognormal / ORC clocks; constant / exponential / Bayesian Skyline / Skygrid / BICEPS / Birth-Death-Skyline / sampled-ancestor BDSKY priors; structured coalescent via MASCOT). Covers root-to-tip clock signal QC via TempEst, date-randomisation tests (Ramsden 2009; Duchêne 2015), recombination masking via Gubbins and ClonalFrameML before clock inference for recombining bacteria, BDSKY origin-vs-rootHeight pitfalls, sampling-bias correction (Volz & Frost 2014; preferential-sampling extensions), MASCOT structured coalescent for migration, BICEPS-vs-BSP skyline choice, multi-chain BEAST2 convergence diagnostics, and reconciliation between phylodynamic R_e and case-based R_t. Use when dating outbreak origins, estimating substitution rates, inferring R_e through time, building time-calibrated Nextstrain Augur trees, choosing between strict and relaxed clocks, fitting Birth-Death-Skyline (Stadler 2013) models, diagnosing temporal-signal failure, masking recombination before clock inference for *Streptococcus pneumoniae* / *Neisseria gonorrhoeae* / *Klebsiella* / *E. coli* phylodynamics, running MASCOT for structured-population analyses, or using UShER for pandemic-scale placement.
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Complete knowledge domain for Firecrawl v2 API - web scraping and crawling that converts websites into LLM-ready markdown or structured data. Use when: scraping websites, crawling entire sites, extracting web content, converting HTML to markdown, building web scrapers, handling dynamic JavaScript content, bypassing anti-bot protection, extracting structured data from web pages, or when encountering "content not loading", "JavaScript rendering issues", or "blocked by bot detection". Keywords: firecrawl, firecrawl api, web scraping, web crawler, scrape website, crawl website, extract content, html to markdown, site crawler, content extraction, web automation, firecrawl-py, firecrawl-js, llm ready data, structured data extraction, bot bypass, javascript rendering, scraping api, crawling api, map urls, batch scraping
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Generate JSON-LD structured data for AEM Edge Delivery Services pages. Analyzes page content and metadata to determine the appropriate schema.org types, extracts relevant properties, and produces validated JSON-LD snippets ready for implementation in head.html or scripts.js. Use when adding rich results support, improving search appearance, or auditing existing structured data.
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Enforces consistent structured logging with request correlation IDs, standardized log schema, middleware integration, and best practices. Use for "structured logging", "log standardization", "request tracing", or "log correlation".
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Extracts structured data from LLM responses using JSON schemas, Zod validation, and function calling for reliable parsing. Use when users request "structured output", "JSON extraction", "parse LLM response", "function calling", or "typed responses".
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여러 차례 인터뷰로 브랜드의 목적, 고객상, 개성과 말투를 정리합니다. 창업자들의 공통점과 인식 차이도 살펴 협업자에게 공유할 브랜드북으로 만듭니다.
양식, 청구서, 문제집처럼 일정한 형식의 텍스트에서 정보를 추출하는 흐름을 설계합니다. 정규 표현식으로 추출한 뒤 신뢰도가 낮은 항목만 LLM으로 확인하고 수정하도록 안내합니다.
여러 Claude Code 에이전트에 개발 작업을 나누고 독립된 작업 환경에서 병렬로 실행합니다. 작업 의존성과 진행 상황, 변경 사항과 오류 보고서를 관리합니다.
AI 에이전트의 반복 실패와 도구 사용을 기록하고 원인을 좁힙니다. 영향이 제한된 복구 작업과 결과 보고를 통해 근거 있는 재시도를 돕습니다.
여러 차례의 대화로 브랜드의 목적, 고객상, 말투를 구체화합니다. 답변과 진행 상황을 저장하고 브랜드북으로 정리해 창업자의 생각을 제작 담당자와 공유하도록 돕습니다.
Firecrawl의 `/scrape`를 앱에 통합하여 알려진 주소에서 본문, 링크, 이미지 등 단일 페이지 정보를 가져오고 데이터 최신성 설정을 돕습니다.
제안서와 명세서를 배경 정리부터 절별 작성, 독자 검증까지 대화로 완성합니다. 작성 대화를 모르는 별도의 Claude로 설명 부족과 모호한 부분을 확인합니다.
Hacker News 첫 페이지의 상위 30개 기사를 가져와 순위, 제목, 링크, 포인트, 댓글 수를 JSON 형식으로 정리합니다. 기사 목록과 반응을 함께 확인할 수 있습니다.
Figma 파일에서 요소 계층, 색상과 글자 등의 디자인 설정, 내보낼 이미지 자료를 추출합니다. 후속 변환과 구현에 사용할 프로젝트 파일로 저장합니다.
환자 정보를 바탕으로 회진, 증례 발표, 기록용 보고서를 구성합니다. 병력과 검사 결과, 감별 진단, 문제별 대응 계획을 인쇄용 HTML로 정리합니다.
문서 분석과 이미지 생성을 결합해 내용을 정리한 PPT 자료를 만듭니다. NanoBanana로 지정한 스타일의 이미지를 생성하고, 이를 포함한 프레젠테이션으로 구성합니다.
모호한 디자인 요청을 색상, 글꼴, 레이아웃 등 여덟 가지 관점으로 구체화합니다. 구현 기준이 될 명세서와 HTML 미리보기를 만들고 보완한 기본값도 명시합니다.
장면 내용, 화풍, 카메라 움직임 등의 요구를 정리해 동영상을 생성합니다. 영어 JSON 프롬프트와 Python 스크립트를 사용하며 참조 이미지도 활용합니다.