Design evidence-discovery and validation workflows for drug repurposing studies by integrating disease mechanisms, drug-target logic, expression reversal, real-world evidence, and validation routes into a closed-loop study blueprint.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
aipoch/medical-research-skills☆ 1,9572026年9月17日 更新
Use when performing sample-level dimensionality reduction and visualization on abundance or OTU-style matrices with a companion group file, generating UMAP and/or t-SNE coordinates and plots for group separation assessment. NOT for: differential expression testing, single-cell workflows requiring dedicated embeddings pipelines, or analyses without a sample grouping file.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
aipoch/medical-research-skills☆ 1,9572026年9月17日 更新
Identifies the real underlying study design used in a medical or biomedical paper, distinguishes primary and secondary design components when papers are hybrid, and converts the paper into an evidence-aware design label suitable for literature appraisal, evidence grading, and downstream review workflows. Always identify the actual design from what the study did, not from how the authors describe it. Never fabricate references, metadata, or study features.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
aipoch/medical-research-skills☆ 1,9572026年9月17日 更新
Use when filtering genes with high missingness and then imputing missing values in a bulk expression matrix with group-aware KNN through DMwR2, where donor samples are restricted by one annotation column before imputation. For strata with 10 or fewer samples, the script falls back to row-wise direct filling with mean or median. NOT for: single-cell data, multi-column stratification, non-tabular inputs, network access, or interactive workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
aipoch/medical-research-skills☆ 1,9572026年9月17日 更新
Use when estimating relative immune cell infiltration from a bulk expression matrix with a CIBERSORT-style nu-SVR deconvolution workflow based on an LM22 signature matrix, comparing one case group against one control group, and generating structured tables plus immune-fraction plots. NOT for single-cell RNA-seq, spatial data, clinical diagnosis, or workflows that require the original hosted CIBERSORT web service.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
aipoch/medical-research-skills☆ 1,9572026年9月17日 更新
Use when screening differentially expressed genes from a bulk expression matrix between two user-specified groups, producing DEG tables, a volcano plot, and a clustered heatmap. Triggers include DEG analysis, volcano plot, clustered heatmap, limma-based two-group comparison, and case-vs-control screening. NOT for single-cell RNA-seq, multi-group contrasts, count-model workflows such as DESeq2/edgeR, or non-expression omics data.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
aipoch/medical-research-skills☆ 1,9572026年9月17日 更新
Use when building a sample-level hierarchical clustering dendrogram from a bulk expression matrix and sample annotation table, especially for QC, batch inspection, or sample similarity assessment. Trigger keywords: hierarchical clustering, dendrogram, sample QC, batch inspection, sample similarity. NOT for: differential expression testing, gene clustering heatmaps, single-cell clustering workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
aipoch/medical-research-skills☆ 1,9572026年9月17日 更新
Use when building a ceRNA regulatory network from a key gene list by combining bundled miRNA-mRNA and miRNA-lncRNA database files, with flat-file CSV exports and PDF visualization in a single output directory. NOT for: differential expression, single-cell analysis, enrichment analysis, or workflows without a key gene list.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
aipoch/medical-research-skills☆ 1,9572026年9月17日 更新
Use when identifying stable sample subtypes from bulk expression matrices with ConsensusClusterPlus, including PAC-based model selection and consensus matrix/CDF visualization. NOT for: differential expression analysis, single-cell clustering workflows, or non-expression tables.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
aipoch/medical-research-skills☆ 1,9572026年9月17日 更新
Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
quran/quran.com-frontend-next☆ 1,9262026年4月28日 更新
An enterprise-grade, AI-powered penetration testing automation CLI tool. Orchestrates multiple specialized AI agents (Planner, ToolAgent, Analyst, Reporter) backed by 4 AI providers (OpenAI, Claude, Gemini, OpenRouter) and 19 integrated security tools through YAML-defined workflows. Produces professional Markdown, HTML, or JSON security reports with full evidence capture and traceability.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
zakirkun/guardian-cli☆ 1,8952026年6月28日 更新
Three.js scene-graph parsing and export workflows: mesh baking, InstancedMesh expansion, part partitioning, per-link OBJ export, and URDF articulation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
benchflow-ai/skillsbench☆ 1,8502026年10月13日 更新
Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Codex's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
benchflow-ai/skillsbench☆ 1,8502026年10月13日 更新
High-performance numerical computing and machine learning workflows using JAX. Supports array operations, automatic differentiation, JIT compilation, RNN-style scans, map/reduce operations, and gradient computations. Ideal for scientific computing, ML models, and dynamic array transformations.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
benchflow-ai/skillsbench☆ 1,8502026年10月13日 更新
Test Temporal workflows with pytest, time-skipping, and mocking strategies. Covers unit testing, integration testing, replay testing, and local development setup. Use when implementing Temporal workflow tests or debugging test failures.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
benchflow-ai/skillsbench☆ 1,8502026年10月13日 更新
World-class data engineering skill for building scalable data pipelines, ETL/ELT systems, real-time streaming, and data infrastructure. Expertise in Python, SQL, Spark, Airflow, dbt, Kafka, Flink, Kinesis, and modern data stack. Includes data modeling, pipeline orchestration, data quality, streaming quality monitoring, and DataOps. Use when designing data architectures, building batch or streaming data pipelines, optimizing data workflows, or implementing data governance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
benchflow-ai/skillsbench☆ 1,8502026年10月13日 更新
Cheminformatics toolkit for fine-grained molecular control. SMILES/SDF parsing, descriptors (MW, LogP, TPSA), fingerprints, substructure search, 2D/3D generation, similarity, reactions. For standard workflows with simpler interface, use datamol (wrapper around RDKit). Use rdkit for advanced control, custom sanitization, specialized algorithms.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
benchflow-ai/skillsbench☆ 1,8502026年10月13日 更新
Set up snapshot testing for CLI output with update workflows and diff reporting.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
a5c-ai/babysitter☆ 1,8462026年9月17日 更新
Orchestrate workflows across multiple applications and APIs — inter-app coordination, data handoff, and multi-system task completion.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
a5c-ai/babysitter☆ 1,8462026年9月17日 更新
Human-in-the-loop integration for LangGraph workflows with approval and intervention points
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
a5c-ai/babysitter☆ 1,8462026年9月17日 更新
Conditional edge routing and state-based transitions for LangGraph workflows
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
a5c-ai/babysitter☆ 1,8462026年9月17日 更新
LangGraph StateGraph builder with state schema design. Create stateful agent workflows with cycles, conditionals, and persistence.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
a5c-ai/babysitter☆ 1,8462026年9月17日 更新
Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Prat011/awesome-llm-skills☆ 1,8012026年7月14日 更新
Guide for creating effective skills. This command should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. Use when creating new skills, editing existing skills, or verifying skills work before deployment - applies TDD to process documentation by testing with subagents before writing, iterating until bulletproof against rationalization
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
NeoLabHQ/context-engineering-kit☆ 1,7732026年8月27日 更新