A multi-stage workflow for writing long-form medical reviews; used when the user needs to build an outline based on PubMed literature, write chapter by chapter, perform supplementary searches, and format citations; input is the review topic and project directory, output is a c...
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aipoch/medical-research-skills☆ 1,9822026年9月17日 更新
Structures and writes discussion sections for academic papers and research reports. Use when writing a discussion section, interpreting research results, connecting findings to existing literature, addressing study limitations, synthesizing conclusions, or drafting any part of...
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aipoch/medical-research-skills☆ 1,9822026年9月17日 更新
Designs QTL colocalization studies that connect eQTL, pQTL, sQTL, or related molecular QTL signals with GWAS loci. Always use this skill whenever a user wants to plan, scope, or structure a locus-level study asking whether a GWAS association and a molecular QTL association may reflect the same underlying causal signal. Covers locus definition, QTL/GWAS source architecture, ancestry and LD alignment, single-locus vs multi-locus strategy, candidate-gene prioritization, optional fine-mapping, linked MR/SMR follow-up, and functional annotation. Always output four workload configurations (Lite / Standard / Advanced / Publication+) with a recommended primary plan, stepwise workflow, method rationale, evidence hierarchy, figure plan, minimal executable version, and strictly verified literature guidance with no fabricated references. Never equate colocalization with causality proof, mediation proof, or automatic target validation. Always include the mandatory Dataset Disclaimer immediately before any workflow section that mentions datasets, repositories, consortia, or public resources.
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aipoch/medical-research-skills☆ 1,9822026年9月17日 更新
Designs studies for predicting treatment response or resistance in biomedical and clinical research. Always use this skill when the user needs a treatment-response or resistance prediction study blueprint rather than a prognostic biomarker protocol, diagnostic test design, causal treatment-effect estimation, or a completed manuscript. Focus on responder definition, treatment context, baseline comparability, feature integration strategy, model development logic, validation architecture, and interpretation boundaries. Do not invent response rates, cohort size, assay readiness, regimen uniformity, literature support, or validation access.
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aipoch/medical-research-skills☆ 1,9822026年9月17日 更新
Get a new developer up and running with the Chops codebase — prerequisites, build, architecture, and common tasks.
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Shpigford/chops☆ 1,9502026年8月24日 更新
Use when the user is designing, prototyping, or rewriting a desktop app that must run on multiple OSes (macOS + Windows, optionally Linux) AND feel indistinguishable from a native app to its users — fast launch, native windowing, native input handling, native materials. Trigger words include "cross-platform desktop", "Electron alternative", "Tauri vs native", "WebView wrapper", "near-native performance", "Raycast architecture", "WebKit/WebView2 quirks", "WKWebView", "system tray app", "global hotkey app", "launcher app". Do NOT trigger this skill for pure web apps, pure mobile apps, or for greenfield projects that have no native-feel requirement.
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yetone/native-feel-skill☆ 1,9312026年5月31日 更新
Train GPT-2 scale models (~124M parameters) efficiently on a single GPU. Covers GPT-124M architecture, tokenized dataset loading (e.g., HuggingFace Hub shards), modern optimizers (Muon, AdamW), mixed precision training, and training loop implementation.
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benchflow-ai/skillsbench☆ 1,8652026年10月13日 更新
Use when producing a minimally changed repaired 2D layout in JSON from extracted architectural geometry and rule-based clearance constraints.
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benchflow-ai/skillsbench☆ 1,8652026年10月13日 更新
Drive feature development using Outside-In TDD with Hexagonal Architecture. Design emerges through inline code, in-memory fakes, interface extraction, and deferred I/O. Use when building features, writing tests, or structuring backend services. Triggers on: TDD, outside-in, hexagonal, ports and adapters, emergent design, acceptance test, component test, walking skeleton, in-memory fakes, component, contract test, adapter, fast tests, sub-second feedback. Language-agnostic (Go, Rust, Python, TypeScript, Java, C#).
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
Generate Bubble Tea (Go) TUI application structure with models, commands, and views using the Elm architecture.
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
Implement backend async and background processing patterns — event-driven architectures, message queues, async task runners, and worker pools.
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
Implements the core MCP Apps architectural pattern where a Tool declares _meta.ui.resourceUri referencing a registered Resource. Covers registerAppTool, registerAppResource, text fallback, structuredContent, and app-only helper tools.
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
Design technical architecture, select technology stack, and define implementation strategy from specifications and constitution constraints.
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
Architect code review with DRY, YAGNI, abstraction, and test coverage principle enforcement
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
SONA self-optimizing neural architecture with ReasoningBank trajectory learning, EWC++ anti-forgetting, and reinforcement learning feedback loops.
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
Create Architecture Decision Records (ADRs) documenting significant technical choices with context, options, consequences, and sequential numbering.
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
Capture, validate, query, and sync architectural patterns and design decisions in the knowledge graph
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
Convert requirements into structured technical specifications with architecture decisions
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
Parallel design review by 6 specialist agents (PM, Architect, Designer, Security Design, UX, CTO) with mandatory unanimous approval.
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
6-agent parallel code review orchestration covering architecture, security, performance, testing, quality, and documentation dimensions with weighted scoring.
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
Feature specification creation from codebase research. Produces requirements, acceptance criteria, architecture decisions, implementation plans, and risk analysis.
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
System and API design guidance covering component boundaries, data flow, integration patterns, and scalability considerations.
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a5c-ai/babysitter☆ 1,8612026年9月17日 更新
Master TypeScript with advanced types, generics, and strict type safety. Handles complex type systems, decorators, and enterprise-grade patterns. Use PROACTIVELY for TypeScript architecture, type inference optimization, or advanced typing patterns.
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rmyndharis/antigravity-skills☆ 1,8242026年10月15日 更新
Analyzes and optimizes content structure including header hierarchy, suggests schema markup, and internal linking opportunities. Creates search-friendly content organization. Use PROACTIVELY for content structuring.
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rmyndharis/antigravity-skills☆ 1,8242026年10月15日 更新