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pptx

이 스킬은 .pptx 또는 .potx 파일이 입력, 출력, 또는 둘 다로 사용될 때마다 사용됩니다. 슬라이드 데크, 피치 덱, 프레젠테이션 생성; .pptx 또는 .potx 파일에서 텍스트 읽기, 파싱, 추출 (추출된 내용이 이메일이나 요약 등 다른 곳에서 사용되더라도); 기존 프레젠테이션 편집, 수정, 업데이트; 슬라이드 파일 결합 또는 분할; 템플릿(.potx), 레이아웃, 발표자 노트, 주석 작업 등을 포함합니다. 사용자가 언급할 때마다 트리거됩니다.

pptx란 무엇인가요?

이 스킬은 Python pptxgenjs 라이브러리와 XML 직접 편집을 결합하여 .pptx 파일을 생성, 편집 및 분석합니다. 새로운 데크를 생성할 때는 pptxgenjs를 사용하며, 기존 파일을 편집하거나 템플릿에서 빌드할 때는 압축을 풀고 XML을 편집한 후 다시 압축하는 방식을 사용합니다. markitdown으로 콘텐츠를 읽거나 thumbnail.py 스크립트로 시각적 그리드를 생성할 수 있습니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있도록 설계되었으며, 사용자가 발표자료 작업을 요청할 때 자동으로 활성화됩니다. pptxgenjs 사용 시 주의사항(예: 색상 형식, 섀도우 오프셋, 차트 유효성 검사 등)이 상세히 문서화되어 있으며, 템플릿 작업, 레이아웃 선택, 색상 팔레트 및 타이포그래피에 대한 모범 사례와 디자인 가이드라인을 제공합니다. 또한 유효성 검사 스크립트를 통해 생성된 파일의 무결성을 확인할 수 있습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/pptx

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문서

PPTX 생성, 편집 및 분석

.pptx 파일은 XML 파일의 ZIP 아카이브입니다. 작업에 따라 접근 방식을 선택하세요:

작업접근 방식
새 데크 생성pptxgenjs 스크립트 작성 — 아래 주의사항 참조
기존 데크 편집 또는 템플릿에서 빌드압축 풀기 → ppt/slides/slideN.xml 편집 → 압축
읽기 콘텐츠markitdown deck.pptx (<!-- Slide number: N --> 마커 아래 슬라이드당 하나의 블록); 시각적 그리드: python scripts/thumbnail.py deck.pptx

스크립트

경로는 이 스킬의 디렉터리를 기준으로 합니다. 다른 모든 것은 일반 Python, node 또는 셸입니다.

스크립트기능
scripts/thumbnail.py deck.pptx [prefix]템플릿 레이아웃 선택을 위한 모든 슬라이드의 레이블이 지정된 그리드입니다. .pptx만 가능합니다. prefix를 전달하세요 — 기본값은 thumbnails이며, 동일한 디렉터리에서 다른 데크의 그리드를 덮어씁니다
scripts/add_slide.py unpacked/ slide2.xml [--after slideN.xml]모든 패키지 부기와 함께 슬라이드(또는 slideLayoutN.xml)를 복제합니다. -o out.pptx와 함께 .pptx를 직접 사용할 수도 있습니다
scripts/clean.py unpacked/더 이상 참조되지 않는 슬라이드, 미디어 및 관계를 삭제합니다. <p:sldIdLst>가 최종화된 후에 실행하세요
scripts/office/validate.py deck.pptx [--original src.pptx]스키마, 관계, 콘텐츠 유형, 차트 및 슬라이드 검사를 수행합니다. 각 실패는 수정 방법을 명명합니다. 템플릿에서 파생된 데크의 경우 --original을 전달하세요. 템플릿에 대해 스키마 검사를 기준으로 설정하여 템플릿 자체의 XSD 오류가 사용자 오류로 읽히지 않도록 합니다
scripts/office/soffice.py --headless --convert-to pdf deck.pptxLibreOffice 래퍼 — 기본 soffice는 이 샌드박스에서 멈춥니다

pptxgenjs로 생성 — 주의사항

pptxgenjs는 사전 설치되어 있습니다 — npm install을 실행하지 말고 스크립트를 작성하고 require('pptxgenjs')를 직접 사용하세요. 해당 require가 실패하는 경우에만: npm install pptxgenjs. 모델은 API를 알고 있습니다. 다음은 주의해야 할 함정들입니다:

  • 슬라이드를 추가하기 전에 pres.layout을 설정하세요. 기본 캔버스는 LAYOUT_16x9 = 10" × 5.625" 이며, 13.3" 너비가 아닙니다. 가장자리를 넘는 좌표는 기록되지만 클램프되지 않습니다 — 모양이 슬라이드에 없을 뿐입니다. (LAYOUT_WIDE는 13.3" × 7.5"입니다.)
  • 16진수 색상: 절대 #를 사용하지 말고, 절대 8자리를 사용하지 마세요. color: "FF0000". "#FF0000"와 16진수에 알파가 포함된 경우 ("00000020") 파일이 손상됩니다. 반투명도의 경우: 채우기 및 이미지에는 transparency: 0-100, 그림자에는 opacity: 0.0-1.0 — 각각 다른 쪽에서 자동으로 무시됩니다.
  • pptxgenjs는 옵션 객체를 제자리에서 변경합니다 (첫 사용 시 값을 EMU로 변환). 두 개의 add* 호출에서 하나의 shadow/옵션 객체를 공유하지 마세요 — 매번 새 객체를 만드세요.
  • 그림자 offset은 0 이상이어야 합니다 — 음수 오프셋은 파일을 손상시킵니다. 위쪽으로 그림자를 드리우려면 양수 오프셋과 함께 angle: 270을 사용하세요.
  • letterSpacing은 자동으로 무시됩니다 — 실제 옵션은 charSpacing입니다.
  • 목록: 각 항목에 bullet: true를 사용하고, 문자 그대로 •를 사용하지 마세요 (이중 글머리 기호가 렌더링됩니다). 마지막 항목을 제외한 모든 배열 항목에 breakLine: true를 설정하세요. 글머리 기호 단락은 lineSpacing(큰 간격) 대신 paraSpaceAfter로 간격을 조정하세요.
  • 출력 파일당 하나의 new pptxgen() — 인스턴스를 재사용하지 마세요.
  • rectRadius는 ROUNDED_RECTANGLE에서만 작동하며, RECTANGLE에서는 작동하지 않습니다.
  • 그라데이션 채우기는 지원되지 않습니다 — 대신 배경으로 그라데이션 이미지를 사용하세요.
  • 텍스트 상자에는 기본 내부 패딩이 있습니다 — 텍스트가 동일한 x에서 모양, 선 또는 아이콘과 정렬되어야 할 때마다 margin: 0을 설정하세요.
  • 발표자 노트는 slide.addNotes("...")에 들어갑니다 (일반 텍스트, 슬라이드당 한 번), 슬라이드의 텍스트 상자에는 절대 넣지 마세요.
  • 차트는 네이티브로 유지하세요. PowerPoint가 차트로 만들 수 있는 모든 항목에는 addChart()를 사용하세요 (콤보의 경우 {type, data, options} 배열을 전달). 라이브러리가 노출하지 않는 PowerPoint 네이티브 기능(추세선, 오차 막대)의 경우 추가 시리즈를 직접 계산하거나 생성된 OOXML을 사후 처리하세요 — 렌더링된 이미지로 대체하지 마세요. PowerPoint에 네이티브 형식이 없는 차트 유형(Sankey, 네트워크, 코드)만 이미지로 넣으세요.
  • 기본 차트는 베어로 렌더링됩니다 — 제목, 데이터 레이블, 구식 팔레트가 없습니다. showTitle + title, showValue: true + dataLabelPosition, 팔레트의 chartColors: [...]를 설정하고 프레임을 조용하게 만드세요 (catAxisLabelColor/valAxisLabelColor, valGridLine: { color, size }, catGridLine: { style: "none" }, 단일 시리즈의 경우 showLegend: false).
  • 누적 가로 막대 또는 세로 막대 차트에서 dataLabelPosition은 ctr, inEnd 또는 inBase여야 합니다. outEnd는 파일을 손상시킵니다.
  • secondaryValAxis/secondaryCatAxis를 사용하는 콤보 시리즈에는 차트 옵션에 valAxes와 catAxes가 모두 필요하며 각각 두 개의 항목이 있어야 합니다. 이들 없이 pptxgenjs는 선언하지 않은 축 ID를 작성하고 PowerPoint는 해당 차트를 폐기하고 파일이 손상되었다고 보고합니다. valAxes만 제공하는 것으로는 충분하지 않습니다.
  • writeFile() 후에 python scripts/office/validate.py deck.pptx를 실행하세요. 위의 두 가지 차트 결함과 PowerPoint가 거부하는 슬라이드 XML 결함을 보고하고 각각에 대한 수정 방법을 명명합니다. 생성기에서 수정하고, 압축된 XML을 수동으로 편집하지 마세요.
  • <p:presentation>의 자식 순서를 절대 변경하지 마세요. pptxgenjs는 <p:sldIdLst> 바로 뒤에 <p:notesMasterIdLst>를 작성하고 두 마스터를 하나의 테마 부분으로 연결합니다. PowerPoint는 이를 정상적으로 읽습니다 — 요소를 이동하면 동일한 데크를 열 수 없게 됩니다.
  • 아이콘: react-icons를 SVG로 렌더링하고 (ReactDOMServer.renderToStaticMarkup), sharp로 ≥256px에서 래스터화하고, addImage({ data: "image/png;base64," + buf.toString("base64") })를 통해 삽입하세요 — image/png;base64, 접두사가 필요합니다 (react-icons, react, react-dom, sharp는 사전 설치되어 있습니다 — require가 실패하는 경우에만 npm install react-icons react react-dom sharp).

기존 데크 및 템플릿 편집

먼저 레이아웃을 선택하세요: python scripts/thumbnail.py template.pptx template-thumbs는 모든 슬라이드의 레이블이 지정된 그리드를 작성하고 생성된 파일을 출력합니다 — template-thumbs.jpg, 12개 슬라이드가 넘으면 template-thumbs-N.jpg로 분할됩니다. 데크 이름을 따서 명명된 두 번째 인수를 항상 전달하세요. 기본값은 thumbnails이므로 한 디렉터리에서 두 데크의 썸네일을 생성하면 서로의 그리드를 자동으로 덮어씁니다 — 첫 번째 데크의 그리드는 사라집니다 (템플릿 분석 전용 — 시각적 QA는 이미지로 변환의 전체 해상도 렌더링이 필요합니다. .pptx만 허용하므로 먼저 .potx를 .pptx 이름으로 복사하세요). markitdown과 함께 사용하여 각 콘텐츠 섹션을 템플릿 슬라이드에 매핑하고 레이아웃을 다양화하세요 — 모든 섹션을 동일한 제목 및 글머리 기호 슬라이드에 넣지 마세요.

python3 -c "import sys,zipfile; zipfile.ZipFile(sys.argv[1]).extractall('unpacked')" deck.pptx
python scripts/add_slide.py unpacked/ slide2.xml --after slide2.xml   # 슬라이드(또는 slideLayoutN.xml)를 복제합니다. 새 슬라이드 경로를 출력합니다.
# 슬라이드 재정렬 / 삭제 = ppt/presentation.xml에서 <p:sldIdLst> 편집
python scripts/clean.py unpacked/                                     # 삭제 후: 고아 슬라이드, 미디어, 관계를 제거합니다.
# ppt/slides/slideN.xml에서 슬라이드 콘텐츠 편집
(cd unpacked && rm -f ../out.pptx && zip -Xr ../out.pptx .)           # 디렉터리 내부에서 압축합니다. 먼저 rm을 실행하지 않으면 삭제된 부분이 남습니다.
python scripts/office/validate.py out.pptx --original deck.pptx
  • 슬라이드 콘텐츠를 편집하기 전에 모든 구조적 작업(추가, 삭제, 재정렬)을 수행하세요. add_slide.py는 슬라이드 파일을 그대로 복사하므로 편집 후 복제하면 편집된 콘텐츠가 복제됩니다. clean.py는 <p:sldIdLst>에 없는 모든 슬라이드(방금 작성한 슬라이드 포함)를 삭제합니다.
  • 수동으로 슬라이드 파일을 복사하지 마세요 — add_slide.py는 새 슬라이드에 필요한 모든 등록을 수행하고 생성된 내용을 보고합니다 (Created ppt/slides/slide17.xml from slide2.xml). 또한 파일에서 직접 작동합니다: add_slide.py deck.pptx slide2.xml -o out.pptx — -o를 전달하지 않으면 입력 데크를 제자리에서 다시 씁니다. 복제된 슬라이드는 여전히 소스의 차트/SmartArt/임베디드 객체 부분을 복제하지 않고 참조하므로 한 슬라이드의 차트를 편집하면 다른 슬라이드도 변경됩니다.
  • python-pptx를 사용하는 경우, 세 가지 작업을 수행할 수 없습니다: 슬라이드 복제(유일한 진입점은 add_slide(layout)), text_frame.text = "..."를 통한 서식 유지(단락을 스타일이 없는 단일 실행으로 축소 — 대신 run.text 할당), 대부분의 템플릿 아트에서 사용하는 SVG/EMF 읽기(add_picture는 UnidentifiedImageError를 발생시킵니다).
  • 레거시 .ppt는 먼저 변환해야 합니다: python scripts/office/soffice.py --headless --convert-to pptx file.ppt. .potx 템플릿은 압축 풀기와 압축이 동일하게 작동합니다 — 출력에서 .potx 확장자를 유지하세요.
  • 템플릿 아이콘 또는 이미지를 재사용하려면 이미 포함된 슬라이드 또는 레이아웃을 복제하세요.

템플릿을 채울 때:

  • XML 변환을 스크립팅하는 경우 defusedxml.minidom으로 파싱하세요 — xml.etree.ElementTree를 통해 OOXML을 왕복하면 네임스페이스 접두사가 다시 작성되고 데크가 손상됩니다.
  • 템플릿 슬롯 ≠ 소스 항목. 템플릿에 4명의 팀 구성원이 표시되고 3명이 있는 경우, 네 번째 구성원의 전체 그룹(이미지 + 텍스트 상자)을 삭제하고 텍스트만 삭제하지 마세요 — 그런 다음 QA에서 고아 시각적 요소가 있는지 확인하세요.
  • 목록 항목당 하나의 <a:p> — 항목을 단일 단락으로 연결하지 마세요. 간격을 유지하려면 형제 <a:pPr>을 복사하고 제목, 섹션 헤더 및 인라인 레이블(Status:, Owner:)의 <a:rPr>에 b="1"을 넣으세요.
  • 글머리 기호가 레이아웃에서 상속되도록 두세요. 재정의하려는 경우에만 <a:buChar>, <a:buAutoNum>(번호 매기기) 또는 <a:buNone>을 추가하세요. 텍스트에 문자 그대로 •를 절대 사용하지 마세요.
  • 앞이나 뒤에 공백이 있는 텍스트는 <a:t>에 xml:space="preserve"가 필요합니다.

디자인 아이디어

지루한 슬라이드를 만들지 마세요. 흰색 배경에 일반 글머리 기호는 누구에게도 깊은 인상을 주지 않습니다. 각 슬라이드에 대해 이 목록의 아이디어를 고려하세요.

시작하기 전에

  • 대담하고 콘텐츠를 반영하는 색상 팔레트를 선택하세요: 팔레트는 이 주제에 맞게 디자인된 느낌이어야 합니다. 색상을 완전히 다른 프레젠테이션에 적용해도 여전히 "작동"한다면, 충분히 구체적인 선택을 하지 않은 것입니다.
  • 평등보다는 지배력: 하나의 색상이 지배적이어야 하며(60-70% 시각적 비중), 1-2개의 지원 톤과 하나의 선명한 악센트가 있어야 합니다. 모든 색상에 동일한 비중을 절대 주지 마세요.
  • 어두움/밝음 대비: 제목 + 결론 슬라이드에는 어두운 배경, 콘텐츠에는 밝은 배경("샌드위치" 구조). 또는 프리미엄 느낌을 위해 전체적으로 어두운 배경을 사용하세요.
  • 시각적 모티프를 선택하세요: 하나의 독특한 요소를 선택하고 반복하세요 — 둥근 이미지 프레임, 색상 원 안의 아이콘. 모든 슬라이드에 걸쳐 수행하세요. 모티프로 컬러 바 또는 악센트 줄무늬를 사용하지 마세요 (피해야 할 목록 참조).

색상 팔레트

주제에 맞는 색상을 선택하세요 — 일반적인 파란색을 기본값으로 사용하지 마세요. 다음 팔레트를 영감으로 사용하세요:

테마기본보조악센트
미드나잇 이그제큐티브1E2761 (네이비)CADCFC (아이스 블루)FFFFFF (화이트)
포레스트 앤 모스2C5F2D (포레스트)97BC62 (모스)F5F5F5 (크림)
코럴 에너지F96167 (코럴)F9E795 (골드)2F3C7E (네이비)
웜 테라코타B85042 (테라코타)E7E8D1 (샌드)A7BEAE (세이지)
오션 그라데이션065A82 (딥 블루)1C7293 (틸)21295C (미드나잇)
차콜 미니멀36454F (차콜)F2F2F2 (오프 화이트)212121 (블랙)
틸 트러스트028090 (틸)00A896 (시폼)02C39A (민트)
베리 앤 크림6D2E46 (베리)A26769 (더스티 로즈)ECE2D0 (크림)
세이지 칼름84B59F (세이지)69A297 (유칼립투스)50808E (슬레이트)
체리 볼드990011 (체리)FCF6F5 (오프 화이트)2F3C7E (네이비)

각 슬라이드에 대해

모든 슬라이드에는 시각적 요소(이미지, 차트, 아이콘 또는 도형)가 필요합니다. 텍스트 전용 슬라이드는 잊혀집니다.

레이아웃 옵션:

  • 2열 (왼쪽 텍스트, 오른쪽 일러스트레이션)
  • 아이콘 + 텍스트 행 (색상 원 안의 아이콘, 굵은 헤더, 아래 설명)
  • 2x2 또는 2x3 그리드 (한쪽에 이미지, 다른 쪽에 콘텐츠 블록 그리드)
  • 하프 블리드 이미지 (왼쪽 또는 오른쪽 전체)와 콘텐츠 오버레이

데이터 표시:

  • 큰 통계 콜아웃 (큰 숫자 60-72pt, 아래에 작은 레이블)
  • 비교 열 (전/후, 장/단점, 나란히 옵션)
  • 타임라인 또는 프로세스 흐름 (번호 매기기 단계, 화살표)

시각적 마무리:

  • 섹션 헤더 옆의 작은 색상 원 안의 아이콘
  • 주요 통계 또는 태그라인에 대한 이탤릭체 악센트 텍스트

타이포그래피

.pptx에 작성하는 글꼴 이름은 사용자의 PowerPoint에서 렌더링되며, 이 환경에서는 렌더링되지 않습니다. 시각적 QA는 LibreOffice를 통해 렌더링되며, LibreOffice는 없는 글꼴을 대체합니다. 일부 글꼴의 경우 대체 글꼴의 너비가 달라 QA 미리보기에서 실제 데크와 다른 텍스트 오버플로(또는 맞춤)를 보여줄 수 있습니다. QA를 신뢰할 수 있게 유지하려면:

  • 안전한 글꼴 (QA에서 실제 너비로 렌더링되고 Office와 함께 제공됨): Arial, Calibri, Cambria, Times New Roman, Courier New, Bookman Old Style, Century Schoolbook. 본문 텍스트와 맞춤이 중요한 모든 항목에 사용하세요.
  • 제로 QA 위험으로 개성 있는 헤더: 안전 목록의 세리프 헤더(Cambria, Bookman Old Style, Century Schoolbook)와 안전 목록의 산세리프 본문(Calibri 또는 Arial)을 페어링하세요. 신뢰할 수 있는 오버플로 검사를 포기하지 않고 시각적 대비를 얻을 수 있습니다.
  • 사용자가 안전 목록에 없는 글꼴을 요청하는 경우(예: Georgia 또는 Trebuchet MS): 사용자가 요청한 곳에서 사용하되 해당 컨테이너의 크기를 추가 여유(~10%)로 조정하고 해당 요소의 QA 텍스트 맞춤을 신뢰하지 마세요 — 해당 글꼴의 미리보기는 근사치입니다. 사용자가 지정하지 않은 경우 본문 텍스트에는 안전 목록 글꼴을 선호하세요.
  • QA 신뢰할 수 없는 글꼴 (대체 글꼴의 너비가 다름 — 오버플로 검사가 잘못될 수 있음): Georgia, Trebuchet MS, Impact, Arial Black, Garamond, Consolas, Palatino Linotype. Calibri Light 대체는 환경에 따라 다릅니다. QA 신뢰할 수 없는 것으로 간주하세요. 여유를 두고 제목/악센트에는 괜찮습니다. 이러한 글꼴의 QA 텍스트 맞춤을 신뢰하지 마세요.
  • 절대 Aptos를 기본값으로 사용하지 마세요 — Office의 2023년 이후 기본값은 여기에 호환되는 측정값 대체가 없고 이전 Office 설치에는 없으므로 양쪽에서 신뢰할 수 없습니다.
요소크기
슬라이드 제목36-44pt 굵게
섹션 헤더20-24pt 굵게
본문 텍스트14-16pt
캡션10-12pt 흐리게

…

[번역을 위해 잘렸습니다]

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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