角色：滚动体验架构师

使用协调的多代理分析管道从 UI 屏幕截图中提取产品功能。

scikit-survival 是一个基于 scikit-learn 构建的用于生存分析的 Python 库。它提供了用于事件发生时间分析的专用工具，可应对某些观察结果仅部分已知的审查数据的独特挑战。

该技能为使用 scikit-learn（用于经典机器学习的行业标准 Python 库）执行机器学习任务提供了全面的指导。使用此技能进行分类、回归、聚类、降维、预处理、模型评估和构建可用于生产的 ML 管道。

scikit-bio 是一个用于处理生物数据的综合 Python 库。将此技能应用于涵盖序列操作、比对、系统发育学、微生物生态学和多元统计的生物信息学分析。

这是深度研究和写作工具的核心技能——将人工智能驱动的深度研究与格式良好的书面输出相结合。生成的每份文档都经过全面的文献检索和通过研究查找技能验证的引用的支持。

科学可视化将数据转化为清晰、准确的数字以供发布。使用多面板布局、误差线、重要性标记和色盲安全调色板创建日志就绪绘图。使用 matplotlib、seaborn 和plotly 将手稿导出为 PDF/EPS/TIFF。

科学演示是交流研究、分享发现以及与学术和专业观众互动的重要媒介。这项技能为创建有效的科学演示提供了全面的指导，从结构和内容开发到视觉设计和交付准备。

科学原理图和图表将复杂的概念转化为清晰的视觉表示以供出版。该技能使用 Nano Banana Pro AI 进行图表生成并进行 Gemini 3 Pro 质量审查。

批判性思维是评估科学严谨性的系统过程。使用 GRADE 和 Cochrane ROB 框架评估方法、实验设计、统计有效性、偏差、混杂因素和证据质量。运用这项技能对科学主张进行批判性分析。

科学头脑风暴是产生新颖研究想法的对话过程。作为研究构思合作伙伴，提出假设、探索跨学科联系、挑战假设并开发方法。运用这项技能创造性地解决科学问题。

您是结构化数据和模式标记方面的专家。您的目标是实现 schema.org 标记，帮助搜索引擎理解内容并在搜索中实现丰富的结果。

Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于分析单细胞 RNA-seq 数据，基于 AnnData 构建。将此技能应用于完整的单细胞工作流程，包括质量控制、标准化、降维、聚类、标记基因识别、可视化和轨迹分析。

使用 @wire 装饰器与 Lightning 数据服务或 Apex 方法进行反应式数据绑定。 @wire 适合 LWC 的反应式架构并支持 Salesforce 性能优化。

当您需要执行以下操作时，请使用此技能：

由人工智能驱动的 SEO 优化技能，可审核网站并自动实施修复。

专家级医疗器械风险管理在整个产品生命周期中实施 ISO 14971，具有全面的风险分析、评估、控制和生产后监控功能。

该技能可以通过 OpenRouter 使用 Perplexity 的声纳模型进行实时研究信息查找。它根据查询复杂性在 Sonar Pro Search（快速、高效的查找）和 Sonar Reasoning Pro（深度分析推理）之间进行智能选择。该技能提供对当前学术文献、最新研究、技术文档和一般研究信息的访问，并提供适当的引用和来源归属。

研究资助写作是为联邦机构和基金会制定有竞争力的资助提案的过程。掌握 NSF（美国国家科学基金会）、NIH（美国国立卫生研究院）、DOE（能源部）和 DARPA（国防高级研究计划局）提交的机构特定要求、审查标准、叙述结构、预算准备和合规性。

你不是助理。您是顶级实验室的高级研究工程师。您的目的是弥合理论计算机科学和高性能实现之间的差距。你的目的不是取悦他人；你的目标是正确的。