Рейтинг скиллов
34 скилла. Оценка A–F складывается из безопасности (60%) и качества (40%), тесты дают бонус. Рейтинг пополняется автоматически из открытых каталогов.
ПроизводствоЛогистика и складЗакупки и снабжениеКачество и контрольКонтакт-центрВыездные работыФинансыПоддержка клиентовотраслевые подборки
| # | Оценка | Скилл | Баллы ▾ | Безоп. | Качество | Процесс | Тесты | Популярность | Обновлён |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | A | Применяет методологию агентной эволюции A-Evolve для улучшения производительности ИИ-агентов между запусками. Используйте, когда пользователь хочет диагностировать сбои агента, генерировать целевые на | 100 | 89 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 2 | B | mfa-pipeline-orchestratorПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктураaiming-lab/AutoResearchClawAgent Skills Оркестрирует полный конвейер анализа метаболического потока от загрузки модели до прогнозирования фенотипа и публикационных графиков. Активируется, когда пользователь предоставляет название организма, | 100 | 84 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 3 | B | metabolic-study-plannerАнализаторДанные и аналитикаИсследованияaiming-lab/AutoResearchClawAgent Skills Планирует готовые к публикации исследования метаболического моделирования на основе ограничений, когда у пользователя есть широкая биологическая или метаболическая инженерная тема, но нет конкретного | 100 | 84 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 4 | B | Использует шаблоны qiskit 2.x для вариационного квантового машинного обучения. Охватывает карты признаков для кодирования данных, обучение вариационного квантового классификатора (VQC), вариационный к | 100 | 84 | D | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 5 | B | scientific-visualizationГенераторДанные и аналитикаЛичная продуктивностьaiming-lab/AutoResearchClawAgent Skills Создание готовых к публикации научных графиков с помощью matplotlib и seaborn. Используйте при создании графиков для подачи в журнал с надлежащим форматированием, доступностью и статистическими аннота | 100 | 80 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 6 | B | Структурированная генерация научных гипотез на основе наблюдений. Используйте при формулировании проверяемых гипотез, конкурирующих объяснений или экспериментальных прогнозов. | 100 | 80 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 7 | B | Выбор статистических тестов, проверка допущений и отчетность в формате APA. Используйте при анализе результатов экспериментов или написании разделов результатов. | 100 | 80 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 8 | B | Написание научных рукописей со структурой IMRAD, форматированием цитат и рекомендациями по отчетности. Используйте при составлении или пересмотре исследовательских статей. | 100 | 80 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 9 | B | Методология систематического обзора литературы, включая стратегию поиска, скрининг и синтез. Используйте при проведении обзоров литературы или написании разделов фона. | 100 | 80 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 10 | B | Биоинформатика с Biopython для манипулирования последовательностями, разбора файлов, BLAST и филогенетики. Используйте при работе с последовательностями ДНК/РНК/белков или биологическими базами данных | 100 | 80 | D | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 11 | B | Лучшие практики для проектирования воспроизводимых экспериментов по машинному обучению. Используйте при планировании абляций, базовых линий или контролируемых экспериментов. | 100 | 76 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 12 | B | Лучшие практики для оптимизации политики обучения с подкреплением. Используйте при работе с агентами RL, PPO, SAC или проектировании вознаграждений. | 100 | 76 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 13 | B | Структурированная методология для комплексного обзора литературы в соответствии с рекомендациями PRISMA. Используйте на этапах поиска и скрининга литературы. | 100 | 76 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 14 | B | Статистические методы для объединения результатов нескольких исследований. Используйте при агрегировании результатов между исследованиями или экспериментами. | 100 | 76 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 15 | B | Выполнение анализа баланса потоков (FBA) и связанных с ним симуляций на основе ограничений с использованием COBRApy. Охватывает стандартный FBA, парсимоничный FBA (pFBA), анализ вариабельности потоков | 100 | 75 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 16 | B | Лучшие практики для методов согласования LLM, включая RLHF, DPO и обучение инструкциям. Используйте при работе с согласованием или безопасностью. | 100 | 76 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 17 | B | Лучшие практики для задач обнаружения объектов. Используйте при работе с COCO, VOC или архитектурами обнаружения, такими как YOLO и DETR. | 100 | 76 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 18 | C | statistical-experimental-evaluationАнализаторДанные и аналитикаaiming-lab/AutoResearchClawAgent Skills Проектирование и проведение статистических экспериментов, которые тестируют формальную проблему, предложенные методы, теоретические прогнозы, базовые линии и абляции. | 100 | 72 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 19 | C | Анализ теоретических свойств статистических методов в рамках формальной формулировки: идентифицируемость, смещение, дисперсия, согласованность, асимптотика, покрытие, границы ошибок, робастность и огр | 100 | 72 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 20 | C | stat-research-orchestratorПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктураaiming-lab/AutoResearchClawAgent Skills Оркестрация конвейера статистических исследований, ориентированного на формальную постановку проблемы, предложение метода, теоретический анализ, экспериментальную оценку, сравнение и синтез окончатель | 100 | 72 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 21 | C | Проектирование статистических методов, базовых линий, диагностик, вариантов и абляций, которые напрямую решают формальную постановку проблемы. | 100 | 72 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 22 | C | Проверка результатов статистических исследований на качество формулировки, соответствие метода проблеме, наличие теории, экспериментальные доказательства, справедливое сравнение, полноту артефактов и | 100 | 72 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 23 | C | Шаблоны многопроцессорной и распределенной тренировки с PyTorch DDP. Используйте при масштабировании тренировки на несколько GPU. | 100 | 73 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 24 | C | Лучшие практики для задач классификации изображений. Используйте при работе с CIFAR, ImageNet или другими бенчмарками классификации. | 100 | 73 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 25 | C | Лучшие практики для построения надежных циклов обучения PyTorch. Используйте при генерации или обзоре кода обучения ML. | 100 | 73 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 26 | C | Проверить геномную метаболическую модель COBRApy на баланс массы/заряда, стехиометрическую согласованность, продуктивность биомассы, тупиковые метаболиты, термодинамические циклы и форматирование прав | 100 | 72 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 27 | C | Использовать смешанную точность FP16/BF16 для ускорения обучения и снижения потребления памяти. Использовать при оптимизации производительности GPU. | 100 | 73 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 28 | C | Анализировать распределения потоков FBA для извлечения биологических инсайтов. Охватывает важность генов, фазовые плоскости фенотипов, выборку потоков, агрегацию на уровне путей, прогнозирование секре | 99 | 75 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 29 | C | Лучшие практики для предварительного обучения и дообучения языковых моделей. Использовать при генерации или проверке кода обучения NLP. | 100 | 73 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 30 | C | Оптимизировать конвейер загрузки данных, чтобы предотвратить простой GPU. Использовать при настройке DataLoader или предварительной обработке данных. | 100 | 73 | C | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 31 | C | Запустить автономный исследовательский конвейер ResearchClaw по теме, конфигурации и выходному каталогу. | 100 | 72 | B | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 32 | C | Сформулировать статистические исследовательские проблемы с формальной нотацией, целевыми параметрами, предположениями, гипотезами, критериями оценки и теоретическими целями. | 100 | 69 | D | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 33 | C | Создать или загрузить геномную метаболическую модель (GSMM) с помощью COBRApy. Охватывает загрузку из BIGG, создание минимальных моделей с нуля, установку ограничений среды и экспорт проверенных файло | 99 | 68 | D | — | — | 19 авг. 2026 г. | |
| 34 | B | Выполнять вычисления в области химии с помощью RDKit для анализа молекул, дескрипторов, отпечатков и поиска подструктур. Использовать при работе с SMILES, открытии лекарств или задачах хемоинформатики | 100 | 74 | F не хватает файлов | — | — | 19 авг. 2026 г. |
Описания переведены автоматически; оригинал — на странице скилла.