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概要と使いどころ
Predict RNA secondary structure, MFE folding, base-pair probabilities, RNA-RNA interactions via ViennaRNA Python bindings. Pipeline: sequence → MFE → partition function and pair-probability matrix → dot-bracket → duplex. Use for siRNA/sgRNA targeting, ribozyme design, RNA accessibility. Use RNAfold CLI for batch use without Python.
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Hardware-agnostic Python liquid-handler library: portable scripts run on Hamilton STAR, Tecan Freedom EVO, Opentrons OT-2, or a simulator without vendor lock-in. For protocol automation, method dev, plate reformatting, serial dilutions, and Python lab workflows.
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Python API v2 for Opentrons OT-2/Flex liquid handlers: protocols as Python files with metadata and run(); control pipettes, labware, and modules (thermocycler, heater-shaker, magnetic, temperature). Simulate via opentrons_simulate then upload. Use PyLabRobot for vendor-agnostic scripts (Hamilton, Tecan).
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Benchling R&D Python SDK: CRUD on registry entities (DNA, RNA, proteins, custom), inventory, ELN, workflow automation. Needs Benchling account and API key. Use biopython for local sequence analysis; pubchem for chemical DBs.
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Databricks development guidance including Python SDK, Databricks Connect, CLI, and REST API. Use when working with databricks-sdk, databricks-connect, or Databricks APIs.
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Develop and deploy Lakeflow Jobs on Databricks via DABs, Python SDK, or the CLI. Use when creating data engineering jobs with notebooks, Python wheels, SQL, dbt, or pipelines. Invoke BEFORE starting implementation.
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TypeScript, JavaScript, Python, Go, Swift, Kotlin対応のコードレビュー自動化スキル。 PRの複雑度・リスク分析、SOLID違反・コードスメルの検出、レビューレポート生成。 「コードレビューして」「PRを分析」「コード品質チェック」「レビューレポート」等のリクエストで発動。
Python (matplotlib, seaborn, plotly) でデータ可視化を行うスキル。 「グラフを作って」「チャート作成」「データを可視化して」等のリクエストで発動。 チャート選定、デザイン原則、アクセシビリティ対応も含む。
Pythonのmatplotlibでグラフ・チャートを作成するスキル。PNG/PDF/SVG出力対応。 「グラフを作って」「チャートを描いて」「可視化して」「matplotlib」等のリクエストで発動。
Applies NIST/CWE security hardening to Python and Rust code. Use when auditing code for vulnerabilities or proposing concrete security remediations.
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Route Biopython computational biology workflows across sequence objects, file formats, alignments, structures, web databases, BioSQL, motifs, restriction enzymes, and specialized modules.
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Use Google ADK Python to build agents, Workflow graphs, tools, runtime services, CLI apps, evaluations, deployments, and ADK repository changes.
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Use ArcGIS API for Python for GIS administration, spatial dataframes, feature/raster analysis, mapping, location services, geospatial deep learning, app automation, and Knowledge Graph workflows.
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Design, generate, review, and revise editable PowerPoint presentations through a rigorous brief-to-PNG workflow using the public pptx-designer Python library.
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Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking systems.
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Start and carry an explicitly invoked openai-guardrails-python implementation through a fresh isolated worktree and a local PR-ready handoff. Fetch the latest origin/main, keep task changes uncommitted, replay them onto the latest main before final review, run applicable verification and $implementation-final-review, use $pr-draft-summary to generate the complete PR draft and branch name, then create one clean local commit with takeover provenance when applicable. Use only when the user explicitly invokes this skill; never push, open a PR, or mutate GitHub.
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Assess an openai-guardrails-python GitHub issue or pull request as a maintainer. Use to verify the claimed need and practical impact, compare supported alternatives or competing approaches, separate code quality from repository readiness, recommend the maintainer action, and draft a copy-ready comment when evidence, changes, or closure should be requested.
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Choose compatibility-aware scope for runtime and API changes in openai-guardrails-python. Use before initial implementation and each review-feedback batch to decide whether to patch, reset the design, preserve compatibility, or reject unsupported cases.
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Review an openai-guardrails-python release plan or final release candidate against the previous remote tag, determine the compatible release type, audit runtime and packaging risk, inspect current CI, and produce an English ship-or-block report. Use for pre-release readiness checks, not ordinary PR review or implementation.
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Create the required PR-ready summary block, branch suggestion, title, and draft description for openai-guardrails-python after runtime, tests, examples, build/test configuration, or behavior-impacting docs change.
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Run the mandatory verification stack when changes affect runtime code, tests, examples, or build and test behavior in the OpenAI Guardrails Python repository.
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Verify code correctness statically against specifications using type checking, contract verification, and formal methods. Use when: (1) Verifying type safety and null safety in Python, Java, or C/C++ code, (2) Checking design-by-contract specifications (preconditions, postconditions, invariants), (3) Validating code against formal specifications, (4) Ensuring code quality and correctness before runtime, (5) Finding potential bugs through static analysis. Supports Python (mypy, contracts), Java (javac, JML), and provides verification scripts and contract specification guidelines.
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Automatically generates regression tests for Python codebases by analyzing changes between old and new code versions and their existing tests. Migrates tests to work with new code, generates tests for new functionality, and creates mocks for external dependencies. Supports unittest and pytest frameworks. Use when refactoring code, adding features, or ensuring backward compatibility.
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Updates Python test code to work with new versions of the code being tested. Use when Claude needs to: (1) Update tests after code changes, (2) Fix broken tests due to signature changes, (3) Update assertions to match new behavior, (4) Add test cases for new functionality, (5) Analyze code differences and their test impact, (6) Run tests and fix failures based on error messages. Takes old code, new code, and old tests as input, outputs updated tests that pass.
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