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通过结构化的笔记生成工作流程协调科学手稿草稿的创建。

进行有针对性的对话以确定研究范围，然后生成指导所有后续写作的范围文件。

使用隔离的子代理一次处理一个用户提供的 PDF，以防止上下文溢出，然后综合结果并起草简介部分。

扫描项目文件夹、验证结构、获取 GitHub 存储库并生成所有可用材料的清单。

将所有起草的部分合并成最终手稿，应用格式和字数限制，并生成完整的参考列表。

ZINC 是一个可免费访问的存储库，包含 UCSF 维护的 2.3 亿多个可购买化合物。通过 ZINC ID 或 SMILES 进行搜索，执行相似性搜索，下载 3D 就绪结构进行对接，发现用于虚拟筛选和药物发现的类似物。

除非用户或现有模板另有说明

Hugging Face Transformers 库提供对数千个预训练模型的访问，这些模型适用于 NLP、计算机视觉、音频和多模态领域的任务。使用此技能来加载模型、执行推理以及对自定义数据进行微调。

TorchDrug 是一个基于 PyTorch 的综合机器学习工具箱，用于药物发现和分子科学。将图神经网络、预训练模型和任务定义应用于分子、蛋白质和生物知识图，包括分子属性预测、蛋白质建模、知识图推理、分子生成、逆合成规划，具有 40 多个精选数据集和 20 多个模型架构。

scvi-tools 是一个用于单细胞基因组学概率模型的综合 Python 框架。它基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 构建，提供使用变分推理的深度生成模型，用于分析不同的单细胞数据模式。

Qiskit 是世界上最流行的开源量子计算框架，下载量超过 1300 万次。构建量子电路，优化硬件，在模拟器或真实量子计算机上执行，并分析结果。支持 IBM Quantum（100 多个量子位系统）、IonQ、Amazon Braket 和其他提供商。

PyHealth 是一个用于医疗保健 AI 的综合 Python 库，为临床机器学习提供专用工具、模型和数据集。在开发医疗保健预测模型、处理临床数据、使用医疗编码系统或在医疗保健环境中部署人工智能解决方案时，请使用此技能。

Pydicom 是一个纯 Python 包，用于处理 DICOM 文件，这是医学成像数据的标准格式。此技能提供有关读取、写入和操作 DICOM 文件的指导，包括使用像素数据、元数据和各种压缩格式。

PyDESeq2 是 DESeq2 的 Python 实现，用于使用批量 RNA-seq 数据进行差异表达分析。设计和执行从数据加载到结果解释的完整工作流程，包括单因素和多因素设计、具有多重测试校正的 Wald 测试、可选的 apeGLM 收缩以及与 pandas 和 AnnData 的集成。

PufferLib 是一个高性能强化学习库，专为快速并行环境模拟和训练而设计。它通过优化的矢量化、本机多代理支持和高效的 PPO 实现 (PuffeRL) 实现每秒数百万步的训练。该库提供了包含 20 多个环境的 Ocean 套件，并与 Gymnasium、PettingZoo 和专门的 RL 框架无缝集成。