Investigación estructurada, búsqueda de fuentes y síntesis.
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Investiga una pregunta contra fuentes primarias de alta confianza y guarda los hallazgos como un archivo Markdown en el repo. Úsalo para delegar el trabajo de lectura a un agente en segundo plano.
Enrutador de acceso a internet para 15 plataformas — 小红书, Twitter, B站, Reddit, LinkedIn, YouTube, GitHub, RSS y más — con varios backends y seis canales sin configuración.
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Úsalo cuando el usuario pida revisar, analizar, criticar o resumir papers académicos, artículos de investigación, preprints o publicaciones científicas, con reviews estructuradas al estilo de las mejores conferencias.
Genera informes de investigación de nivel consultoría (mercado, marca, finanzas, industria, due diligence) en dos fases: framework de análisis y luego informe final con narrativas, gráficos e insights estratégicos.
Úsala en vez de WebSearch para cualquier pregunta que requiera investigación web: 'qué es X', 'explica X', 'compara X e Y' o antes de generar contenido. Aplica investigación sistemática multi-ángulo en vez de búsquedas superficiales.
Investigación multi-ronda sobre cualquier repositorio de GitHub. Se activa con URLs de repos o proyectos open source y produce informes Markdown con resúmenes ejecutivos, cronologías, métricas y diagramas Mermaid.
Úsala cuando el usuario quiera una revisión sistemática de literatura, survey o síntesis entre varios papers académicos. Busca en arXiv y genera informes en formato APA, IEEE o BibTeX.
Especialista en investigación profunda y recopilación de información.
Especialista en reconocimiento de información que explora territorios desconocidos, recopila inteligencia y reporta hallazgos a la mente colectiva mediante actualizaciones continuas de memoria.
Orquesta investigación profunda en varias fases: búsqueda web, recuperación de memoria, coincidencia de patrones y síntesis en hallazgos estructurados.
Construye un dossier estructurado en grafo sobre una entidad semilla, mediante fan-out paralelo y expansión recursiva por web, memoria, grafo de conocimiento, codebase, ADRs y git.
Fotos profesionales con IA en minutos.
Comparación lado a lado de ruflo frente a HAL y otros harnesses de GAIA: huecos de capacidad, decisiones de diseño y hoja de ruta de mejoras.
Sintetiza hallazgos de investigación guardados en memoria en informes estructurados, con calificación de evidencia, resolución de contradicciones y recomendaciones accionables.
Investiga qué dice la gente sobre cualquier tema en los últimos 30 días. Reúne publicaciones y engagement de Reddit, X, YouTube, TikTok, Hacker News, Polymarket, GitHub y la web; `doctor` diagnostica fuentes rotas o mal configuradas.
Librería Python central para astronomía y astrofísica: unidades/cantidades, coordenadas, E/S de FITS, tablas, sistemas de tiempo, WCS y cosmología, para implementar o depurar código con Astropy.
Integración con el SDK de Python de Benchling y su API REST para entidades del registro, inventario, entradas del cuaderno electrónico (ELN), workflows, Benchling Apps y consultas al Data Warehouse.
Busca papers científicos y obtiene datos experimentales estructurados extraídos de estudios a texto completo vía el servidor MCP de BGPT: más de 25 campos por paper (métodos, resultados, muestras, calidad, conclusiones).
Para trabajar con datasets Brain Imaging Data Structure (BIDS): organizar datos de neurociencia y biomedicina, consultar layouts, validar cumplimiento, convertir DICOM a BIDS, escribir sidecars o crear derivados.
Kit de herramientas de biología molecular: manipulación de secuencias, parseo de archivos (FASTA/GenBank/PDB), filogenética y acceso a NCBI/PubMed (Bio.Entrez); para búsquedas rápidas usa gget, para varios servicios usa bioservices.
Interfaz unificada en Python a más de 40 servicios bioinformáticos. Para consultar varias bases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) con una API consistente, análisis cruzado y mapeo de IDs; para búsquedas rápidas usa gget.
Convierte cualquier web en datos limpios listos para LLMs.
Gestión integral de citas académicas: busca en OpenAlex, PubMed y Google Scholar, extrae metadatos precisos, valida citas y genera entradas BibTeX correctamente formateadas.
Consulta APIs documentadas de bases de datos públicas con endpoints, filtros, paginación y provenance explícitos. Para recuperar de forma reproducible un dato científico, regulatorio o financiero desde una fuente nombrada, no inferido.
Genera transcriptómica espacial virtual de todo el transcriptoma a partir de histología H&E con DeepSpot-M: expresión génica en log1p-CPM por tile de 224x224 a ~20x, consultando genes por símbolo.
Kit de herramientas NGS: convierte BAM a bigWig, hace control de calidad (correlación, PCA, fingerprints) y genera heatmaps/perfiles (TSS, picos) para visualizar ChIP-seq, RNA-seq y ATAC-seq.
Consulta el Cancer Dependency Map (DepMap) para obtener puntuaciones de dependencia génica (CRISPR Chronos), sensibilidad a fármacos y perfiles de efecto génico en líneas celulares de cáncer.
Extrae patrones cognitivos y la huella de pensamiento de cualquier texto: analiza cómo razona su autor, su estilo cognitivo y su firma de decisión, y permite comparar estilos de pensamiento entre personas.
Acoplamiento molecular con DiffDock y DiffDock-L: predice la pose de unión proteína-ligando desde PDB o secuencia más SMILES/SDF/MOL2, cribado por lotes e interpretación de confianza. No predice afinidad.
Úsalo al trabajar directamente con el SDK Python esm, los modelos ESM3 o ESMC, los clientes de inferencia Forge/Biohub, o los flujos de plegado ESMFold2.
Analiza, manipula, compara, anota y visualiza árboles filogenéticos u otros árboles jerárquicos con ETE 4: Newick/Nexus, distancia Robinson-Foulds, reconciliación de árboles génicos, taxonomía y renderizado.
El bloc de notas con IA que transcribe y organiza tus reuniones.
Kit de búsqueda web con Exa, orientado a contenido científico y técnico: búsqueda semántica con filtro de artículos de investigación y dominios académicos, y extracción de contenido de URLs por lotes.
Diseña experimentos y estudios antes de recoger datos: elige el diseño, aleatoriza, bloquea y estructura las combinaciones de tratamiento para que los resultados sean interpretables (DOE, factoriales, cluster).
Envía y gestiona protocolos en Ginkgo Bioworks Cloud Lab (cloud.ginkgo.bio): expresión y purificación de proteínas, cuantificación HiBiT/A280/LabChip, síntesis IVT, thermal shift, Echo-MS, onboarding SPR y más.
Analiza e ingenia la glicosilación de proteínas: escanea sequones de N-glicosilación (N-X-S/T), predice puntos calientes de O-glicosilación y da acceso a herramientas curadas (NetOGlyc, GlycoShield) para anticuerpos y vacunas.
Para IA/ML en dominios científicos (biología, química, física, genómica, clima, materiales...). Catálogo curado de datasets, modelos, posts y Spaces de Hugging Science, accesible vía `datasets`, `transformers` y `gradio_client`.
Planifica y audita el uso de ChicagoHAI HypoGeniC/HypoRefine para generar hipótesis con LLMs desde datasets de texto etiquetados: paquete `hypogenic`, configs de tareas, bancos de hipótesis y datasets HypoBench.
Formula preguntas científicas acotadas por evidencia, hipótesis candidatas, explicaciones rivales, afirmaciones causales o asociativas, predicciones discriminantes y planes de análisis listos para preregistro.
Realiza revisiones bibliográficas sistemáticas y completas usando varias bases académicas (PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar). Genera markdown y PDF con citas verificadas en varios estilos (APA, Nature, Vancouver).
Crea informes de investigación de mercado con evidencia trazable y escenarios de tamaño de mercado o previsión basados en supuestos: definición de mercado, TAM/SAM/SOM, panoramas competitivos y sensibilidad.
Programa publicaciones en todas tus redes desde un solo sitio.
Consulta la API de producción NCATS Translator ARAX para relaciones acotadas y con procedencia en el grafo de conocimiento biomédico: lookup de uno y dos saltos, federación explícita de proveedores y normalización de entidades.
Consulta el dataset del 1000 Genomes Project (3202 individuos secuenciados, GRCh38) a nivel de participante: qué individuos portan variantes, quién es homocigoto de referencia, qué variantes existen y el parentesco entre individuos.
Resuelve etiquetas científicas en texto libre a IDs de ontología y valida CURIEs existentes contra el EBI Ontology Lookup Service (OLS4), para anotar tejido, tipo celular, enfermedad, fenotipo o metadatos de envío como GEO o ENA.
Alternativa autoalojada y de código abierto a Google NotebookLM para investigación y análisis de documentos con IA: organiza notebooks, ingiere PDFs, vídeo, audio y webs, genera resúmenes, podcasts multi-voz y chat contextual.
Kit de operador para flujos nf-core/pacsomatic de tumor-normal pareado a partir de BAMs: valida entradas, genera samplesheets y artefactos de lanzamiento, ejecuta local o en scheduler, y diagnostica fallos.
Busca artículos, preprints, citas y texto completo en abierto en 11 APIs académicas (PubMed, PMC, Europe PMC, bioRxiv, medRxiv, arXiv, OpenAlex, Crossref, Semantic Scholar, CORE, Unpaywall) con procedencia reproducible.
Busca y lee papers biomédicos de texto completo, documentos regulatorios FDA/PMDA/EMA, registros de ensayos clínicos y entradas UniProt/PDB/ChEMBL con el CLI Paperclip de GXL, con citas ancladas a líneas exactas.
Chatea con tu agente sobre proyectos, recomendaciones y papers canónicos en Paperzilla: recomendaciones recientes, detalles de papers, resúmenes en markdown, feedback y URLs de feed Atom.
CLI de Parallel para búsqueda web, extracción de URLs, investigación profunda, enriquecimiento de datos estructurados, descubrimiento de entidades y monitorización web recurrente.
Haz crecer tu tráfico orgánico en piloto automático.
Flujos locales de patología computacional solo para investigación: carga y teselado de portaobjetos, preprocesado y QC, datos h5path, cuantificación de imágenes multiplex, grafos espaciales e inferencia acotada.
Consulta datos en vivo de vigilancia genómica de patógenos vía GenSpectrum LAPIS: qué linajes virales circulan ahora, su velocidad de crecimiento y qué mutaciones portan.
Ejecuta e interpreta análisis de enriquecimiento de rutas y conjuntos de genes (ORA, GSEA preranked, ssGSEA/GSVA) con gseapy, g:Profiler, MSigDB, GO, KEGG, Reactome y WikiPathways.
Prepara borradores de revisión por pares acotados a la evidencia y evaluaciones estructuradas: autorización, selección de guías de reporte, afirmación-evidencia, métodos, estadística, reproducibilidad, ética y citas.
Construye y analiza árboles filogenéticos con MAFFT, IQ-TREE 2 y FastTree, con visualización en ETE3 o FigTree, para evolución, filodinámica viral, familias de proteínas y reloj molecular.
Modelado y simulación farmacocinética/farmacodinámica: análisis no compartimental, PK poblacional, PK/PD, TMDD, orientación PBPK, bioequivalencia, escalado alométrico y monitorización terapéutica bayesiana.
Operaciones de intervalos genómicos y E/S de archivos de bioinformática de alto rendimiento sobre DataFrames de Polars: overlap, nearest, merge, coverage, complement, subtract para BED/VCF/BAM/GFF. Alternativa a bioframe.
Consulta el grafo de conocimiento de medicina de precisión PrimeKG para datos biológicos multiescala: genes, fármacos, enfermedades, fenotipos y más.
Lee, valida y exporta datos de protocols.io con los contratos oficiales REST/MCP vigentes, o crea planes de mutación que no se ejecutan. El cliente solo hace GET acotados con `--execute` explícito.
Revisiones de código con IA. Detecta bugs y corrígelos en un clic.
Análisis de expresión génica diferencial para RNA-seq bulk con PyDESeq2: diseños formulaicos, tests de Wald, corrección FDR, shrinkage de LFC y visualización de resultados.
Usa pydicom para leer, inspeccionar, escribir, transformar y verificar de forma segura datasets DICOM locales y datos de píxeles: metadatos, transfer syntaxes, plugins de compresión, frames y desidentificación acotada.
Pipelines de deep learning clínico con PyHealth: carga datasets EHR/señales/imágenes (MIMIC, eICU, OMOP, SleepEDF...), define tareas, instancia modelos, entrena con el Trainer y cruza códigos ICD/ATC/NDC/RxNorm.
Analiza, valida, convierte y transforma estructuras de materiales y datos computados con pymatgen: diagramas de fase locales, sensibilidad de simetría, I/O de estructura electrónica y consultas acotadas a Materials Project.
Plataforma completa de análisis de espectrometría de masas: detección de features, identificación de péptidos/proteínas y cuantificación para proteómica y metabolómica. Para matching simple de librerías, usa matchms.
Flujos de trabajo Python/HTSlib para archivos genómicos: lee, consulta, filtra o escribe SAM/BAM/CRAM, VCF/BCF, FASTA/FASTQ o datos tabix con pysam, incluyendo pileup, cobertura, indexado y referencias CRAM.
Usa Therapeutics Data Commons a través del paquete PyTDC: descubrimiento de registros, acceso a datasets aprobados, splits según la tarea, métricas de evaluación, grupos de benchmark y flujos de oráculos moleculares acotados.
Interactúa con bibliotecas de Zotero mediante el cliente pyzotero: recupera, crea, actualiza y elimina items, colecciones, tags y adjuntos vía la Zotero Web API v3; exporta citas y automatiza flujos de investigación.
Construye, simula, transpila y ejecuta circuitos cuánticos con Qiskit e IBM Quantum Runtime: primitivas V2 Sampler/Estimator, transpilación consciente del target, simulación con ruido, ejecución en QPU y mitigación de errores.
Convierte tu voz en texto, allí donde escribas.
Simula y audita modelos de sistemas cuánticos cerrados y abiertos con QuTiP 5: flujos deterministas, de trayectorias, estado estacionario, espectrales y de espacio de fases, con supuestos físicos y convergencia numérica explícitos.
Evaluación multivariante de severidad y predicción de endpoint humanitario en estudios con animales de laboratorio, combinando lecturas de bienestar en un score RELSA con pronóstico ARIMA foRcast.
Recopila evidencia académica actual para un manuscrito científico. Usa Parallel Search por defecto, Parallel Extract para verificar fuentes, Parallel Research para trabajo exhaustivo explícito y Perplexity solo como fallback opcional.
Ofrece revisión formativa de trabajos académicos, cualitativa y trazable en evidencia, y audita rúbricas de evaluación de investigación de bajo riesgo. Nunca la uses para rankear personas ni decisiones consecuentes.
Facilita ideación científica consciente de la evidencia: generación independiente, discusión estructurada, supuestos explícitos, evaluación transparente, revisión adversarial y registro de decisiones.
Evalúa afirmaciones científicas y la calidad de la evidencia: validez del diseño experimental, sesgos, factores de confusión y marcos GRADE o Cochrane Risk of Bias. Para revisión por pares formal, usa peer-review.
Analiza la competencia, identifica oportunidades de diferenciación y desarrolla posicionamiento de mercado ganador usando las Cinco Fuerzas de Porter, Blue Ocean Strategy y mapas de posicionamiento.
Framework de pensamiento y lógica de comportamiento de Donald Trump, basado en investigación profunda: modelos mentales, heurísticas de decisión y ADN de expresión, para analizar o simular su perspectiva.
Organiza la investigación: gestiona referencias, notas y colaboración.
Fotos profesionales con IA en minutos.
Verifica una afirmación o cita académica rastreándola desde la publicación → metodología → datos crudos → replicación independiente, y genera una página cerebro con el veredicto.
Traza la evolución de una idea en el brain: primera mención, mejor articulación, conceptos relacionados, reversales, contradicciones, ramas abandonadas y versión vigente.
Investigación web aumentada con el brain: envía contexto a Perplexity, que busca con citas y devuelve qué es NUEVO frente a lo que el brain ya conoce.
Responde preguntas usando el conocimiento del brain con búsqueda en 3 capas, síntesis y propagación de citas; úsalo cuando el usuario pregunte, busque o necesite información del brain.
Investiga a fondo un tema y crea un activo de conocimiento permanente: archiva cada fuente primaria, resume 1:1 cada una y sintetiza una página de compendio autocontenida, con profundidad ajustable como dial.
Lee un libro, artículo, transcripción o caso de estudio bajo la lente de un problema estratégico concreto y produce un playbook aplicado con recomendaciones a corto/medio/largo plazo. No es para resúmenes generales de libros.
Router de búsqueda inteligente basado en comandos opencli: dirige cada consulta a la mejor fuente cuando hay que buscar o investigar información en sitios, redes sociales, noticias, compras, viajes, empleo, finanzas o contenido en chino.
Investiga a lo largo de Notion y sintetiza el resultado en documentación estructurada. Úsalo para reunir información de varias fuentes y producir briefs, comparativas o informes con citas.
Diseña experimentos para probar supuestos de un producto existente: prototipos, tests A/B, spikes y otros métodos de validación de bajo esfuerzo.
Convierte cualquier web en datos limpios listos para LLMs.
Diseña experimentos de lean startup (pretotipos) para un producto nuevo. Crea hipótesis XYZ y propone métodos de validación de bajo esfuerzo como landing pages, vídeos explicativos y pre-pedidos.
Analiza competidores con sus fortalezas, debilidades y oportunidades de diferenciación, e identifica competidores directos mapeando el panorama competitivo.
Crea un mapa del recorrido del cliente de extremo a extremo con etapas, puntos de contacto, emociones, puntos de fricción y oportunidades.
Crea un guion de entrevista de clientes estructurado con preguntas JTBD, apertura, exploración central y cierre. Sigue los principios de The Mom Test: sin preguntas dirigidas, sin pitch.
Identifica 3-5 segmentos de clientes potenciales con demografía, JTBD y análisis de ajuste al producto. Úsalo para explorar segmentos de mercado o identificar audiencias objetivo.
Estima el tamaño de mercado con TAM, SAM y SOM usando enfoques top-down y bottom-up. Úsalo para dimensionar una oportunidad de mercado o preparar un pitch a inversionistas.
Realiza un análisis PESTLE que cubre factores Políticos, Económicos, Sociales, Tecnológicos, Legales y Ambientales. Úsalo para evaluar el entorno macro, hacer planificación estratégica o valorar factores externos.
Realiza un análisis de las Cinco Fuerzas de Porter: rivalidad competitiva, poder de proveedores, poder de compradores, amenaza de sustitutos y amenaza de nuevos entrantes.
Crea personas de usuario refinadas a partir de datos de investigación: 3 personas con JTBD, dolores, beneficios buscados e insights inesperados.
El bloc de notas con IA que transcribe y organiza tus reuniones.
Segmenta usuarios a partir de datos de feedback según comportamiento, JTBD y necesidades. Identifica al menos 3 segmentos de usuario distintos.
Ejecuta un bucle de investigación acotado y basado en fuentes, redacta un dossier citado y opcionalmente propone una fusión revisada aparte en el vault canónico.
Planifica y, con consentimiento explícito de red, usa un limpiador externo Defuddle opcional para extraer páginas HTTPS tipo artículo como Markdown.
Responde una pregunta acotada al vault de Obsidian, sin modificarlo. Úsalo cuando el usuario elige el vault como fuente: query the wiki, explain from the wiki, summarize the vault. No para preguntas generales.
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