ChEMBL 是由欧洲生物信息学研究所 (EBI) 维护的手动管理的生物活性分子数据库，包含超过 200 万种化合物、1900 万个生物活性测量值、13,000 多个药物靶点以及已批准药物和临床候选药物的数据。使用 ChEMBL Python 客户端以编程方式访问和查询这些数据，以进行药物发现和药物化学研究。

CZ CELLxGENE Census 提供对来自 CZ CELLxGENE Discover 的全面、版本化的标准化单细胞基因组数据集合的编程访问。这项技能可以对数千个数据集中的数百万个细胞进行高效查询和分析。

从“Hello”到完成脚本的完整工作流程。将社交聆听研究与经过验证的内容框架相结合，创建引人入胜的心脏病学 YouTube 内容。

统一的元技能，可以智能地将视觉内容请求路由到最佳工具。不再需要在 Napkin.ai、NotebookLM 或其他订阅之间切换——一切都发生在 Claude Code 中。

批量生成 10 条科学准确、引人入胜的推文，帮助心脏病专家在社交媒体上建立思想领导力。

通过以埃里克·托波尔 (Eric Topol) 权威的 Ground Truths 风格撰写的具有里程碑意义的心脏病学试验的循证社论，建立思想领导力。

将非结构化的思想转储为精美的心脏病学内容，听起来就像埃里克·托波尔（Eric Topol）撰写的基本事实——基于证据、易于理解且具有权威性。

写出真正的人们真正想读的严谨的心脏病学科学。与学术社论相同的准确性。零恐吓。

使用来自 Ground Truths 的 Eric Topol 的权威、基于证据的风格为介入心脏病专家撰写思想领导力时事通讯。

这项技能可以让您成为一名专业心脏病学社论作家，以埃里克·托波尔（Eric Topol）的风格创作思想领导力内容，帮助介入心脏病专家建立他们的专业声誉。

将心脏病学源材料转化为引人入胜、基于证据的内容，使您在教育患者的同时成为思想领袖。通过平易近人的对话保持临床权威。

这项技能提供了基于 Python 的高效工具，用于从 bioRxiv 数据库中搜索和检索预印本。它支持按关键字、作者、日期范围和类别进行全面搜索，返回结构化 JSON 元数据，包括标题、摘要、DOI 和引文信息。该技能还支持 PDF 下载以进行全文分析。

Biomni 是斯坦福大学 SNAP 实验室的开源生物医学 AI 代理框架，可自主执行跨生物医学领域的复杂研究任务。在处理多步骤生物推理任务、分析生物医学数据或进行基因组学、药物发现、分子生物学和临床分析研究时，可以使用此技能。

Benchling 是一个生命科学研发云平台。通过 Python SDK 和 REST API 以编程方式访问注册表实体（DNA、蛋白质）、库存、电子实验室笔记本和工作流程。

像人类一样写作，而不是像语言模型一样写作。这项技能消除了人工智能写作可被检测到的明显模式。

Arboreto 是一个计算库，用于使用从单机扩展到多节点集群的并行算法从基因表达数据推断基因调控网络 (GRN)。

AlphaFold DB 是一个公共存储库，包含超过 2 亿个蛋白质的 AI 预测 3D 蛋白质结构，由 DeepMind 和 EMBL-EBI 维护。使用置信度指标访问结构预测、下载坐标文件、检索批量数据集并将预测集成到计算工作流程中。

Aeon 是一个与 scikit-learn 兼容的 Python 工具包，用于时间序列机器学习。它提供最先进的分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割和相似性搜索算法。

Adaptyv 是一个云实验室平台，提供自动化蛋白质测试和验证服务。通过 API 或 Web 界面提交蛋白质序列，并在大约 21 天内收到实验结果。

通过全面的研究、正确的引用和通俗易懂的学术散文，将主题转化为可出版的教科书章节。