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创建包含章节、题目、解答和讲解的练习目录结构，并确保其通过代码检查。适用于用户想要搭建练习脚手架、创建练习存根或设置新课程章节时。

掌握企业级 Scala 开发，涵盖函数式编程、分布式系统和大数据处理。精通 Apache Pekko、Akka、Spark、ZIO/Cats Effect 和响应式架构。

单细胞 RNA-seq 分析。加载 .h5ad/10X 数据，进行 QC、归一化、PCA/UMAP/t-SNE、Leiden 聚类、标记基因分析、细胞类型注释、轨迹分析，用于 scRNA-seq 分析。

用于跨职能重大下行风险下的复合假设问题（“如果 X 和 Y 同时发生会怎样？”）。使用 scenario_modeler.py 对级联场景建模。

适用于任何 JSON-LD、schema.org、富媒体结果或结构化数据请求，在编写标记之前使用。用 schema_validator.py 对照 Google 的必需属性验证标记，可发现手写代码块遗漏的错误。

当用户想要在其网站上添加、修复或优化 schema 标记和结构化数据时使用。当用户提到“schema markup”“structured data”“JSON-LD”“rich snippets”“schema.org”“FAQ schema”“product schema”“review schema”或“breadcrumb schema”时也使用。更广泛的 SEO 问题请参见 seo-audit。

应用 ScholarEval 框架系统评估学术和研究工作。提供基于经同行评议的研究评估标准的结构化方法，从多个质量维度综合分析学术论文、研究提案、文献综述和学术写作。

研究构思伙伴。生成假设、探索跨学科联系、挑战假设、制定方法论、识别研究空白，用于创造性的科学问题求解。

评价研究的严谨性，评估方法、实验设计、统计有效性、偏差、混杂因素和证据质量（GRADE、Cochrane ROB），用于批判性分析科学主张。

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring. Use when a task needs biomedical literature from PubMed rather than general web search.

生物医学文献、MeSH クエリ、PMID 検索、引用取得、および API を利用した文献モニタリングのための PubMed および NCBI E-utilities の直接検索ワークフロー。

公式記録の検索、PatentSearch クエリ、TSDR チェック、譲渡データ、および再現可能な IP 調査ログのための USPTO 特許・商標データワークフロー。

USPTO 专利和商标数据工作流，涵盖官方记录查询、PatentSearch 查询、TSDR 检查、权利转让数据及可复现的知识产权研究日志。任务需要 USPTO 系统中的美国官方专利或商标记录时使用。

ゲノムデータベースへのクイック検索、配列検索、BLAST スタイルの検索、エンリッチメントチェック、および再現可能なバイオインフォマティクス証拠ログのための gget CLI および Python ワークフロー。

gget CLI 与 Python 工作流，用于快速查询基因组数据库、查找序列、进行 BLAST-style 搜索、富集检查，并生成可复现的生物信息学证据日志。当任务需要通过 gget CLI 或 Python 包在基因组参考数据库中快速进行生物信息学查询时使用。

使用 Nano Banana Pro AI 配合智能迭代优化，创建出版级科学图表。使用 Gemini 3 Pro 进行质量审查。仅当质量低于你所选文档类型的阈值时才重新生成。专精于神经网络架构、系统图、流程图、生物通路和复杂科学可视化。

为研究报告制作幻灯片和演示文稿。适用于制作 PowerPoint 幻灯片、会议报告、研讨会报告、研究汇报、论文答辩幻灯片或任何科学报告。提供幻灯片结构、设计模板、时间安排指导和视觉校验。支持 PowerPoint 和 LaTeX Beamer。

面向学术、生物医学、技术和科学主题的系统性文献综述工作流，涵盖检索规划、来源筛选、综合归纳、引文核查和证据记录。当任务是查找、筛选、综合并引用一批学术或技术文献时使用。

学術、生物医学、技術、科学的なトピックに対するシステマティックな文献レビューワークフロー。検索計画、ソースのスクリーニング、統合、引用確認、証拠ログを含む。

对论文、提案、文献综述、方法章节、证据质量、引用支持和研究写作反馈进行结构化学术评估。适用于按可重复使用的评估标准，评价论文、提案、方法章节或证据质量等学术及科学工作。

論文、提案書、文献レビュー、方法論セクション、証拠の質、引用サポート、研究論文フィードバックのための構造化された学術的作業評価。

使用matplotlib/seaborn/plotly创建出版级图表。支持多面板布局、误差线、显著性标记、色盲友好，可导出PDF/EPS/TIFF，适用于期刊级科学绘图。

深度研究与写作工具的核心技能。用完整段落撰写科学论文，绝不使用项目符号。采用两阶段流程：(1) 使用 research-lookup 创建带要点的章节大纲；(2) 转写为连贯正文。涵盖 IMRAD 结构、APA/AMA/Vancouver 引用、图表和 CONSORT/STROBE/PRISMA 报告规范，面向研究论文及期刊投稿。

生物数据工具包。用于微生物组分析：序列分析、比对、系统发育树、多样性指标（alpha/beta、UniFrac）、排序（PCoA）、PERMANOVA、FASTA/Newick 读写。

使用 scikit-learn 在 Python 中进行机器学习。适用于监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、模型评估、超参数调优、预处理或构建 ML 流水线。提供算法、预处理技术、流水线和最佳实践的全面参考文档。

使用 scikit-survival 在 Python 中进行生存分析和时间到事件建模的综合工具包。适用于处理删失生存数据、执行时间到事件分析、拟合 Cox 模型、随机生存森林、梯度提升模型或生存 SVM、用一致性指数或 Brier 分数评估生存预测、处理竞争风险，或使用 scikit-survival 库实现任何生存分析工作流。

This skill should be used when the user asks to "test this website", "run exploratory testing", "check for accessibility issues", "verify the login flow works", "find bugs on this page", or requests automated QA testing. Triggers on web application testing scenarios including smoke tests, accessibility audits, e-commerce flows, and user flow validation using ScoutQA CLI. Use this skill proactively after implementing web application features to verify they work correctly.

通过 Bright Data Web Unlocker API 将任意网页抓取为干净的 markdown。绕过机器人检测和 CAPTCHA。需要 BRIGHTDATA_API_KEY 和 BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE 环境变量。

用户明确要求桌面或系统截图（全屏、特定应用/窗口或像素区域），或专用工具无法截图而需要操作系统级截图时使用。

分析产品截图，提取功能列表并生成开发任务清单。适用于：(1) 从竞品截图提取功能；(2) 根据 UI 设计生成 PRD/任务列表；(3) 批量分析多个应用屏幕；(4) 根据视觉参考开展竞品分析。

使用 GSAP、ScrollTrigger、SplitText 和 Lenis 平滑滚动构建滚动驱动动画——包括显现、固定区块、横向滚动、视差、擦洗时间线、文字效果——适用于原生 JS、React、Next.js、Vue/Nuxt 或 Astro，并包含正确的初始化、清理和响应式回退。当用户提到 GSAP、ScrollTrigger、Lenis、平滑滚动、视差、固定、擦洗、“animasi saat scroll”、横向滚动或滚动叙事时使用。

构建沉浸式滚动驱动体验的专家——视差叙事、滚动动画、互动叙事和电影级网页体验。类似 NY Times 互动内容、Apple 产品页面和获奖网页体验。让网站感觉像体验，而不仅仅是页面。使用场景：滚动动画、视差、滚动叙事、互动故事、电影级网站。

用于冲刺和团队分析：速度预测、冲刺健康度、回顾、燃尽图或阻碍因素。使用 velocity_analyzer.py（蒙特卡洛）进行预测，使用 sprint_health_scorer.py 评分，并使用 retrospective_analyzer.py 跟踪回顾行动项。

在使用 scvi-tools 进行单细胞组学数据分析时应使用此技能，包括 scRNA-seq、scATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学及其他单细胞模态。将此技能用于概率建模、批次校正、降维、差异表达、细胞类型注释、多模态整合和空间分析任务。

统计可视化：散点图、箱线图、小提琴图、热力图、成对关系图、回归、相关矩阵、KDE 和分面图，用于探索分析和出版图表。

通过 Bright Data SERP API 搜索 Google。返回包含标题、链接和描述的结构化 JSON 结果。需要 BRIGHTDATA_API_KEY 和 BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE 环境变量。

先调研后编码的工作流：在编写自定义代码之前，先在npm/PyPI、MCP服务器、技能和GitHub中搜索现有工具，然后采用、扩展或自行构建。对于非简单需求，会启动调研智能体。适用于开始开发功能、添加依赖或集成，或即将编写可能已存在的工具时。

コーディング前の調査ワークフロー。カスタムコードを書く前に既存のツール、ライブラリ、パターンを検索します。researcher エージェントを呼び出します。

先研究后编码的工作流。在编写自定义代码之前，搜索现有工具、库和模式。将“在实现前先搜索现有解决方案”的方法系统化。适用于开始新功能或添加功能时。

Посадить обвязку в папку, где уже лежит `.claude`, — одной командой, которая сама выбирает сценарий (пустая папка, знакомый проект, чужой проект) и делает фазу 1; прозу посадки целиком не читать. Вызывать по «посади», «посади обвязку», «установи обвязку», «/seat».

Guide for configuring and managing GitHub secret scanning, push protection, custom patterns, and secret alert remediation. For pre-commit secret scanning in AI coding agents via the GitHub MCP Server, this skill references the Advanced Security plugin (`advanced-security@copilot-plugins`). Use this skill when enabling secret scanning, setting up push protection, defining custom patterns, triaging alerts, resolving blocked pushes, or when an agent needs to scan code for secrets before committing.

Handles credentials safely through their whole life — where they live, how code gets them, how they rotate, and what to do when one leaks. Use this whenever the user is adding an API key, database password, token, or certificate, mentions a secrets manager or vault, asks how to store credentials, or has committed a secret to git. For finding exposed secrets during a code review, use security-analysis.

使用 Vault、AWS Secrets Manager 及其他工具为 CI/CD 流水线实施安全的机密管理实践。

在设置 HashiCorp Vault、AWS Secrets Manager、Azure Key Vault 或 GCP Secret Manager、轮换密钥或审计密钥访问时使用。使用 vault_config_generator.py 生成配置，使用 rotation_planner.py 规划轮换，并分析审计日志。

Dependabot の security alert（GHSA / CVE 起因の脆弱性アラート）をトリアージして 解決するワークフロー。未解決の alert を一括取得し、direct / transitive を判別して 修正方針（PR マージ / 直接 bump / package manager の override）を決め、トラッキング Issue を作成して修正 PR を出し、判断根拠を ADR に記録する。transitive 依存で Dependabot が PR を起票しないケースを主対象にする。 Trigger when the user says: "security alert", "セキュリティアラート", "Dependabot alert", "脆弱性対応", "GHSA", "CVE 対応", "security alert 対応", "handle security alerts", "triage security alerts", "dependabot security", "依存の脆弱性", or similar phrases requesting to process Dependabot security alerts.

Reviews code or a change for exploitable vulnerabilities — injection, auth and access-control gaps, secret exposure, unsafe deserialization, SSRF, path traversal, and reports them with the concrete attack path. Use this whenever the user asks about security, vulnerabilities, hardening, or a security review, and also proactively when a change touches authentication, authorization, user input handling, file paths, subprocess calls, deserialization, or credentials. For general correctness review, use code-review.

全面的安全审计工作流，涵盖 Web 应用测试、API 安全、渗透测试、漏洞扫描和安全加固。

执行针对特定语言和框架的安全最佳实践审查并提出改进建议。仅在用户明确请求安全最佳实践指导、安全审查/报告或默认安全编码帮助时触发。仅对受支持的语言（python、javascript/typescript、go）触发。不要为一般代码审查、调试或非安全任务触发。

在代码仓库中寻找可利用且值得赏金的安全问题。重点关注可远程触达、符合真实报告条件的漏洞，而非噪声较大的仅本地发现。适用于在代码仓库中寻找可报告、可远程触达的漏洞。

リポジトリ内の悪用可能なバウンティ対象のセキュリティ問題を発見します。ノイズの多いローカルのみの発見ではなく、実際のレポートに適格なリモートから到達可能な脆弱性に焦点を当てます。