Was macht postgwas-skills?
Post-GWAS-Analyse-Fähigkeiten für KI-Codierungsagenten: MR, Colokalisierung, TWAS und mehr
Post-GWAS-Analyse-Fähigkeiten für KI-Codierungsagenten: MR, Colokalisierung, TWAS und mehr
Diese Sammlung von Skills ermöglicht es KI-Codierungsagenten wie Claude Code, Cursor oder Codex, komplexe Post-GWAS-Analysen (Genomweite Assoziationsstudien) durchzuführen. Dazu gehören Mendelsche Randomisierung (MR), Colokalisierungsanalysen und transkriptomweite Assoziationsstudien (TWAS). Die Skills sind als Markdown-Dokumentation strukturiert und enthalten ausführbare Anweisungen für die Agenten. Sie decken gängige Analyseworkflows ab, die in der genetischen Epidemiologie und funktionellen Genomik verwendet werden, und erleichtern die automatisierte Durchführung dieser rechenintensiven Aufgaben. Die Plattformunterstützung umfasst Linux/Unix-basierte Systeme, auf denen die entsprechenden R-Pakete und Kommandozeilentools installiert sind. Jeder Skill beschreibt detailliert die erforderlichen Eingabeformate, Parameter und Schritte, um reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen. Die Skills sind so konzipiert, dass sie nahtlos in die Umgebung des KI-Agenten integriert werden können, wobei sie auf vorhandene genetische Datenbanken und Studien zugreifen.
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Post-GWAS-Analyse-Fähigkeiten für KI-Codierungsagenten: MR, Colokalisierung, TWAS und mehr
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.