Explorar skills

Instala o proxy de compressão de tokens rtk nos contêineres do agente. Ele encaminha chamadas de ferramentas Bash através do rtk, economizando 60-90% de tokens em comandos de desenvolvimento como git, cargo, pytest, docker e kubectl.

Uma disciplina de engenharia de frontend profissional que impõe um fluxo de trabalho de construção, teste e verificação para cada projeto web. Garante que um site nunca seja declarado como concluído até que seja construído, testado, responsivo, acessível e verificado visualmente em um navegador real, frequentemente usado com o vercel-cli para implantações com qualidade de produção.

Navegue na web para qualquer tarefa — pesquise tópicos, leia artigos, interaja com aplicativos da web, preencha formulários, tire capturas de tela, extraia dados e teste páginas da web. Use sempre que um navegador for útil, não apenas quando o usuário pedir explicitamente.

Integração X (Twitter) para NanoClaw. Publique tweets, curta, responda, retuíte e cite. Use para configurar, testar ou solucionar problemas da funcionalidade X.

Para ideação e exploração criativa de pesquisa, use esta skill em sessões de brainstorming abertas para explorar conexões interdisciplinares, desafiar suposições ou identificar lacunas de pesquisa. É ideal para o planejamento de pesquisa em estágio inicial, antes que observações específicas estejam disponíveis.

Análise estatística guiada com seleção de testes e relatórios. Ajuda a escolher testes apropriados, verificar suposições, realizar análise de poder e formatar resultados em APA, ideal para pesquisa acadêmica.

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.

Formula hipóteses estruturadas e testáveis a partir de observações ou dados experimentais, incluindo previsões, mecanismos propostos e designs experimentais, seguindo o método científico.

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.

Geração e teste automatizados de hipóteses impulsionados por LLMs em conjuntos de dados tabulares. Use para explorar sistematicamente padrões em dados empíricos, combinando insights da literatura com testes de hipóteses baseados em dados.

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.