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163 skills en el directorio.
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.
Grow Organic Traffic on Auto-Pilot
Parseo local de documentos y PDF que devuelve texto espacial con bounding boxes: extrae texto, hace OCR de escaneos, genera JSON con layout para RAG y renderiza páginas a PNG. Todo local, sin API en la nube.
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.
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.
Cubre cualquier tarea con archivos PDF: leer o extraer texto/tablas, combinar o dividir, rotar páginas, añadir marcas de agua, crear PDFs, rellenar formularios, cifrar/descifrar, extraer imágenes y OCR en PDFs escaneados.
Construye con Pi, el harness de codificación de terminal minimalista: instalación, providers/modelos, skills/extensiones/temas, SDK, RPC, streams JSON, sesiones, router llama.cpp y paquetes del ecosistema.
Crea y audita pósters científicos editables en PowerPoint (.pptx) sin macros, a partir de contenido y assets locales aprobados por el autor, con controles físicos, de impresora, accesibilidad y seguridad.
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.
Crea decks de diapositivas y presentaciones para charlas de investigación: PowerPoint, presentaciones de conferencia, seminarios, defensas de tesis. Da estructura, plantillas, guía de tiempos y validación visual.
Aprendizaje automático en Python con scikit-learn: clasificación, regresión, clustering, reducción de dimensionalidad, evaluación de modelos, ajuste de hiperparámetros, preprocesamiento y pipelines de ML.
Schedule posts across every social network from one place.
Almacenamiento y recuperación eficiente de datos de variantes genómicas con TileDB: ingesta escalable de VCF/BCF, adición incremental de muestras, almacenamiento comprimido, consultas paralelas y exportación para genómica poblacional.
UMAP-learn para reducción de dimensionalidad no lineal: embeddings 2D/3D, preprocesamiento para clustering, UMAP supervisado o semisupervisado, DensMAP, AlignedUMAP y Parametric UMAP.
Análisis estructurado de escenarios "qué pasaría si" con 4-6 ramas (mejor caso, probable, peor caso, wild card, contrarian, segundo orden). Para preguntas especulativas, bifurcaciones estratégicas o poner a prueba una decisión.
Cómo usar la API y el SDK de Python de Adaptyv Bio Foundry para diseñar, enviar y consultar experimentos de proteínas: binding, screening, BLI/SPR, termoestabilidad. Se activa si el código importa `adaptyv`, `adaptyv_sdk` o `FoundryClient`.
Para tareas de machine learning con series temporales: clasificación, regresión, clustering, forecasting, detección de anomalías, segmentación y búsqueda de similitud, con APIs compatibles con scikit-learn.
Planifica, ejecuta y documenta la validación, verificación y transferencia de procedimientos analíticos (HPLC, LC-MS/MS, GC, ICP-MS, qPCR, ensayos de unión) bajo ICH Q2(R2)/Q14, USP, ICH M10, CLSI EP o ISO/IEC 17025.
Estructura de datos para matrices anotadas en análisis de célula única. Úsala con archivos .h5ad o el ecosistema scverse; para análisis usa scanpy, para modelos probabilísticos scvi-tools, para escala poblacional cellxgene-census.
Mejora de forma autónoma un artefacto real (código, receta de entrenamiento, harness de agentes, pipeline de datos, prompt) frente a un objetivo y un evaluador, usando Hypothesis Tree Refinement (HTR) del paper Arbor.
Infiere redes de regulación génica (GRN) a partir de datos de expresión génica con algoritmos escalables (GRNBoost2, GENIE3), para transcriptómica bulk o de célula única, con computación distribuida.
AI code reviews. Spot bugs, fix them in one click.
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.
Observa la pantalla del usuario vía screenpipe, detecta flujos de trabajo repetidos, los compara con las skills existentes y redacta nuevas skills o recetas de composición para los patrones aún no cubiertos.
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.
Orquestador end-to-end de RNA-seq bulk: de FASTQ crudo (QC, trimming, STAR/Salmon/featureCounts) a matriz de counts, expresión diferencial con pydeseq2, enriquecimiento GSEA y figuras de publicación.
Consulta programáticamente la CZ CELLxGENE Census: metadatos y expresión de single-cell/espacial versionados a escala poblacional, entre organismos, tejidos, enfermedades y ensayos, sin descargar datasets enteros.
Professional AI headshots in minutes.
Framework de computación cuántica de Google. Para hardware de Google Quantum AI, diseño de circuitos con ruido y a bajo nivel. Para hardware IBM usa qiskit; para ML cuántico con autodiff usa pennylane; para física usa qutip.
Prepara y valida artefactos de investigación —evaluación, evidencia, cohorte, supervivencia, modelo/biomarcador, privacidad, gobernanza— para soporte de decisiones clínicas. Solo documentación, nunca atención al paciente.
Crea estructuras de borrador con límites de seguridad y corre comprobaciones locales deterministas para reportes clínicos de caso, diagnóstico, ensayo y seguridad. Solo con datos sintéticos/agregados y manifiestos de hechos verificados.
Modelado metabólico basado en restricciones (COBRA): FBA, FVA, knockouts de genes, muestreo de flujos y modelos SBML, para análisis de biología de sistemas e ingeniería metabólica.
Ejecuta una deliberación tipo Mind Council con múltiples perspectivas sobre cualquier pregunta, decisión o reto creativo, generando diversidad cognitiva real en vez de una única voz.
Computación distribuida para workflows de pandas/NumPy que no caben en RAM. Para procesar archivos en paralelo, ML distribuido e integrar código pandas. Para out-of-core en una máquina usa vaex; para velocidad en memoria usa polars.
Envoltura pythónica sobre RDKit con interfaz simplificada para descubrimiento de fármacos: parsing de SMILES, estandarización, descriptores, fingerprints, clustering y conformeros 3D. Para control avanzado usa rdkit directamente.
ML molecular con featurizers diversos y datasets preconstruidos. Para predicción de propiedades (ADMET, toxicidad) con ML tradicional o GNN. Para PyTorch graph-first usa torchdrug; para datasets de benchmark usa pytdc.
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.
The AI notepad for meetings that transcribes and organizes itself.
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.
Construye y opera cargas de trabajo genómicas reproducibles en DNAnexus con la CLI dx, dxpy, apps/applets, workflows nativos, dxCompiler y Nextflow: transferencias, dxapp.json, monitorización y automatización.
Crea, lee, edita y manipula documentos Word (.docx) y plantillas (.dotx): informes, memos, cartas, tablas de contenido, imágenes, buscar-reemplazar, cambios controlados y comentarios.
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.
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.
Turn your voice into text, anywhere you type.
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).
Realiza análisis exploratorio local y acotado de archivos científicos soportados: perfiles CSV/TSV/JSON, inspección opcional de NumPy/HDF5/FASTA/FASTQ/imágenes, auditorías de datos faltantes y de fuga.
Lee, inspecciona y escribe archivos FCS (Flow Cytometry Standard) 2.0, 3.0 y 3.1 con FlowIO: metadatos de bajo nivel, canales, extracción de eventos a NumPy, múltiples datasets y creación de FCS 3.1. Usa FlowKit para compensación o gating.
Planifica, configura, inspecciona, reinicia y analiza simulaciones CFD con FluidSim con controles explícitos de validez numérica y seguridad HPC: selección de solver, parámetros, FFT/MPI, diagnóstico de salidas y compatibilidad de reinicio.
Genera o edita imágenes con modelos de IA (Gemini, Seedream, Recraft, GPT-Image, Riverflow) vía la API de imágenes de OpenRouter: fotos, ilustraciones, arte conceptual, logos y edición o composición desde imágenes de referencia.
Flujos locales y auditados con Geniml para intervalos genómicos: valida contratos de BED y de universos, planifica corridas de Region2Vec o scEmbed, inspecciona compatibilidad de modelo/tokenizer y evalúa universos de consenso.
Convierte intervalos genómicos entre convenciones de coordenadas, normaliza y compara variantes, y detecta desajustes de assembly o nomenclatura de contigs antes de que corrompan un análisis.
Predice regiones regulatorias, estructura génica y expresión desde secuencia de ADN con los modelos transformer alojados de Genomic Intelligence, sin GPU ni pesos locales: seis tareas vía REST y un servidor MCP público.
Skill integral de ciencia geoespacial: teledetección, GIS, análisis espacial y ML para observación de la Tierra en más de 30 dominios científicos, con 500+ ejemplos de código en 8 lenguajes de programación.
Turn any website into clean, LLM-ready data.
Guía y herramientas locales de auditoría para flujos Python que usan directamente GeoSeries, GeoDataFrame, operaciones espaciales o I/O de datos vectoriales de GeoPandas.
Detecta el inventario del host y los límites efectivos de CPU, memoria, disco, scheduler, contenedor y aceleradores antes de una carga de trabajo local sensible a recursos. Genera un snapshot JSON redactado, sin pruebas de estrés.
Consultas rápidas por CLI/Python a más de 20 bases de datos bioinformáticas: info de genes, BLAST/BLAT, secuencias virales, estructuras AlphaFold, enriquecimiento, OpenTargets, COSMIC, CELLxGENE y datos de ratón (8cube).
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.
Usa Gtars para modelos de intervalos genómicos locales: álgebra de conjuntos, solapamientos y conteos, consenso y cobertura, tokenización, procesamiento de fragmentos y planificación refget/BEDbase en Python, Rust y la CLI.
Extracción y preprocesamiento ligero de teselas WSI: detección de tejido, extracción de teselas y normalización de tinción H&E. Ideal para pipelines simples; para proteómica espacial o deep learning avanzado usa pathml.
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.
Grow Organic Traffic on Auto-Pilot
Formula preguntas científicas acotadas por evidencia, hipótesis candidatas, explicaciones rivales, afirmaciones causales o asociativas, predicciones discriminantes y planes de análisis listos para preregistro.
Consulta y descarga datos públicos de imágenes oncológicas del NCI Imaging Data Commons (IDC): colecciones, acceso DICOM, radiología (CT, MR, PET), patología, metadatos, visualización y licencias. No requiere autenticación.
Crea infografías profesionales con Nano Banana Pro AI y refinamiento iterativo inteligente. Usa Gemini 3.6 Flash para revisar la calidad e integra investigación con Perplexity Sonar. Soporta 10 tipos, 8 estilos y paletas para daltonismo.
Prepara y revisa estructuralmente evidencia de preparación para ISO 13485, ISO 14971, ISO/IEC 17025 e ISO 15189: alcance, documentos controlados, trazabilidad, CAPA y controles de proveedores. No decide certificación ni cumplimiento legal.
Diseña hardware de laboratorio como modelos paramétricos en build123d y exporta STEP, STL y DXF listos para fabricar: chips microfluídicos, monturas optomecánicas, soportes de placas/cubetas, racks y rigs de comportamiento animal.
Integra de forma segura con la API REST-like de LabArchives ELN y la Inventory API v1: selección de endpoint regional, construcción de solicitudes firmadas, autorización de usuario con UID y validación local de contenedores LA.
Úsalo con LaminDB, el lakehouse de código abierto nativo en linaje para datasets y modelos biológicos: configuración, registro de artefactos, búsqueda, trazabilidad, validación, anotación con ontologías (Bionty) y almacenamiento.
Crea, registra, depura y opera workflows de bioinformática en Latch con el SDK de Python, la CLI, Latch Data y Registry, Nextflow, Snakemake, ejecución programática y Latch MCP.
Crea pósteres de investigación profesionales en LaTeX con beamerposter, tikzposter o baposter, para conferencias y comunicación científica: layout, colores, columnas múltiples e integración de figuras.
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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).
Skill completa de escritura en markdown y diagramas Mermaid para documentos científicos, informes, análisis o visualizaciones. Establece los diagramas en texto como estándar, con guías de estilo, 24 tipos de diagrama y 9 plantillas.
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.
Convierte documentos heterogéneos y ciertos URI a Markdown con Microsoft MarkItDown, para análisis de texto, búsqueda e ingesta en LLM/RAG: conversión local, streams, Office/PDF, lotes, plugins, OCR y Azure.
Procesa, limpia, compara y busca espectros de masas en tándem (MS/MS) con matchms: I/O de archivos, armonización de metadatos, filtrado de picos, similitud espectral, búsqueda en librerías y redes de similitud molecular.
Construye, revisa, migra y planifica de forma segura flujos numéricos en MATLAB o GNU Octave: arrays, datos tabulares/temporales, tests, proyectos, gráficos, archivos MAT e interoperabilidad con Python.
Librería de gráficos de bajo nivel para control total de cada elemento, tipos de gráfico nuevos o flujos científicos concretos. Exporta a PNG/PDF/SVG. Para gráficos rápidos usa seaborn; interactivos, plotly.
Análisis de velocimetría por imágenes de partículas (PIV) con OpenPIV: extrae campos de velocidad de pares de imágenes PIV, valida y reemplaza vectores espurios, y calcula vorticidad, tasa de deformación y estadísticas de turbulencia.
GPU-acelera código científico de Python en hardware NVIDIA y verifica que el resultado sea correcto y más rápido: CuPy, cuDF, cuML, cuGraph, cuVS, cuCIM, KvikIO, Warp, Numba-CUDA y RAFT.
AI code reviews. Spot bugs, fix them in one click.
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.
Framework de ML cuántico agnóstico al hardware con diferenciación automática: entrena circuitos cuánticos, construye modelos híbridos cuántico-clásicos y cambia de dispositivo entre IBM, Google, Rigetti e IonQ.
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.
Desarrolla y revisa recursos de automatización de laboratorio, planes de manejo de líquidos y simulaciones offline con PyLabRobot, manteniendo la ejecución física detrás de una puerta de seguridad del operador.
Modelado bayesiano con PyMC: construye modelos jerárquicos, muestreo MCMC (NUTS), inferencia variacional, comparación LOO/WAIC y posterior checks para programación probabilística e inferencia.
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.
Rowan es una plataforma cloud de modelado molecular y química medicinal con API en Python: predicción de pKa/macropKa, conformeros, tautómeros, docking, cofolding proteína-ligando, MSA, dinámica molecular y permeabilidad.
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.
Professional AI headshots in minutes.
Facilita ideación científica consciente de la evidencia: generación independiente, discusión estructurada, supuestos explícitos, evaluación transparente, revisión adversarial y registro de decisiones.
Crea diagramas científicos de calidad de publicación con la IA Nano Banana 2 y refinamiento iterativo inteligente. Gemini 3.6 Flash revisa la calidad y solo regenera si está por debajo del umbral de tu tipo de documento.
Crea y audita figuras científicas veraces, accesibles y listas para publicación con Matplotlib, Seaborn o Plotly: diseño, layouts multipanel, incertidumbre y datos faltantes, contraste de color y exportación por revista.
Redacta, revisa y audita manuscritos e informes científicos con trazabilidad de evidencia, cobertura de guías de reporte, responsabilidad de autoría, controles de confidencialidad y verificación de consistencia local.
