Desenvolvimento

Um kit de ferramentas Python abrangente para criar, analisar e visualizar redes e grafos complexos. Ideal para trabalhar com dados de rede, analisar relacionamentos, calcular algoritmos de grafo, detectar comunidades e visualizar topologias de rede, aplicável a áreas como redes sociais e biológicas.

Aprenda modelagem Bayesiana com PyMC, abordando modelos hierárquicos, MCMC (NUTS), inferência variacional e comparação LOO/WAIC para programação probabilística e inferência.

Interpretabilidade e explicabilidade de modelos usando SHAP (SHapley Additive exPlanations). Utilize esta skill para explicar previsões de modelos de machine learning, calcular a importância de features, gerar gráficos SHAP, depurar modelos, analisar viés ou justiça, comparar modelos ou implementar IA explicável. Funciona com modelos baseados em árvores (XGBoost, L).

Uma biblioteca Python para trabalhar com arquivos DICOM, permitindo a leitura, escrita e modificação de dados de imagens médicas. Suporta a extração de dados de pixels, anonimização de arquivos, gerenciamento de metadados, conversão de formatos e manipulação de dados DICOM compactados.

Realize análises de cenário estruturadas 'E se', explorando 4-6 possibilidades (melhor, provável, pior, curinga, contrária, segunda ordem). Utilize quando o usuário fizer perguntas especulativas sobre futuros incertos, bifurcações estratégicas, planejamento de contingência ou para testar uma decisão antes de se comprometer.

Análise de expressão gênica diferencial (Python DESeq2). Identifica genes DE a partir de contagens de RNA-seq bulk, aplicando testes de Wald, correção FDR e gerando gráficos de vulcão/MA para análise de RNA-seq.

Extraia padrões cognitivos e impressões digitais de pensamento de qualquer texto. Use esta skill para analisar como alguém pensa, entender o estilo cognitivo, perfilar padrões de escrita ou fala, ou comparar estilos de pensamento entre pessoas.

Biblioteca de modelos estatísticos para Python. Use para classes de modelos específicos (OLS, GLM, ARIMA) com diagnósticos detalhados e inferência rigorosa, ideal para econometria e séries temporais.

Construa, execute e depure pipelines de dados Nextflow e workflows nf-core de ponta a ponta. Utilize sempre que o usuário mencionar Nextflow, nf-core, arquivos .nf, DSL2, execução de pipelines, teste de módulos com nf-test, ou configuração de executores/contêineres.

Esta skill resume os destaques de conversas em grupos do WeChat em um resumo estruturado usando o binário wx-cli. Ela gera um resumo normal por padrão, com uma versão "ácida" (毒舌) opcional, e mantém histórico por grupo e perfis de usuário com privacidade integrada.

Habilidade de cientista de dados sênior de classe mundial especializada em modelagem estatística, design de experimentos, inferência causal e análise preditiva. Abrange testes A/B, diferença em diferenças, pipelines de engenharia de features (Scikit-learn, XGBoost), avaliação de modelos com validação cruzada (AUC-ROC, AUC-PR, SHAP) e rastreamento de experimentos com MLflow.

Um kit de ferramentas de teste Playwright de nível de produção para gerar, corrigir e migrar testes, suportando testes ponta a ponta, automação de navegador e integração CI/CD com relatórios inteligentes.