Vorgestellt: Algorithmische Kunst

Die ultimative Sammlung von Agent Skills

Entdecken, lernen und nutzen Sie die leistungsstärksten Agent Skills, um Ihre KI-Agenten zu verbessern. 100 % kostenlos und Open Source.

Fähigkeiten insgesamt: 208
100% Free
Privacy First

Vorgestellte Skills

"Finden Sie die perfekten 'agent skills' für Ihr Projekt"

Produktivitäts-Skills

👔

Maßgeschneiderter Lebenslauf-Generator

Erstellen Sie maßgeschneiderte Lebensläufe basierend auf der Stellenbeschreibung und der Erfahrung des Benutzers.

🎟️

Verlosungs-Gewinner-Auswähler

Wählen Sie Verlosungsgewinner zufällig und fair aus einer Teilnehmerliste aus.

🗣️

Meeting-Insights-Analysator

Analysieren Sie Sitzungsprotokolle und extrahieren Sie Kernpunkte und Entscheidungen.

🤝

Lead-Recherche-Assistent

Identifizieren Sie potenzielle Kunden und sammeln Sie Kontaktinformationen sowie wichtige Daten.

🧾

Rechnungs-Organisator

Extrahieren Sie Daten aus Rechnungen und organisieren Sie diese in ordentlichen Datensätzen.

📁

Datei-Organisator

Klassifizieren und organisieren Sie Dateien automatisch nach Typ und Inhalt.

📚

Inhaltsrecherche-Schreiber

Führen Sie eingehende Recherchen zu Themen durch und schreiben Sie hochwertige Inhaltsentwürfe.

new
📚

Markdown zu EPUB

Konvertieren Sie Markdown-Dateien in professionelle EPUB-E-Books mit Inhaltsverzeichnis.

✉️

Gmail

Durchsuchen Sie E-Mails nach Rechnungen und markieren Sie diese als 'Wichtig'.

🗓️

Google Kalender

Prüfen Sie Zeitpläne und Termine und finden Sie freie Zeitfenster.

☁️

Google Drive

Suchen Sie in Drive-Dateien und organisieren Sie diese in bestimmten Ordnern.

📽️

Google Slides

Lesen Sie Präsentationen, extrahieren Sie Folientitel und überprüfen Sie Sprechernotizen.

📉

Google Sheets

Lesen Sie Tabellenkalkulationen und extrahieren Sie Budgetdaten, um Zusammenfassungen zu erstellen.

📝

Google Docs

Erstellen Sie neue Dokumente und entwerfen Sie Pläne für Codemigrationen oder Projektvorschläge.

💬

Google Chat

Verwalten Sie Google Chat-Bereiche und senden Sie Nachrichten zu Projektaktualisierungen.

📖

Outline-Suche

Durchsuchen Sie Wiki-Dokumente und fassen Sie die wichtigsten Schritte in Bereitstellungshandbüchern zusammen.

hot
🔬

Deep Research

Führen Sie eingehende Recherchen zu Wettbewerbern und zukünftigen Technologietrends durch.

📈

Excel-Modellierung

Erstellen Sie komplexe Finanzmodelle mit Excel-Formeln anstelle von fest codierten Werten.

new
🚀

Ship-Learn-Next Framework

Wandeln Sie Notizen in 5-stufige praktische Aktionspläne um, die auf die Umsetzung ausgerichtet sind.

new
📰

Artikel-Extraktor

Extrahieren Sie reinen Text von Webseiten und filtern Sie Werbung und störende Elemente heraus.

new
🧵

Tapestry

Verarbeiten Sie URLs und extrahieren Sie Inhalte, um strukturierte Aktionspläne zu erstellen.

new
📊

CSV-Daten-Zusammenfassung

Analysieren Sie CSV-Dateien und erstellen Sie automatisch statistische Zusammenfassungen und visuelle Diagramme.

📊

PowerPoint-Ersteller

Analysieren Sie visuelle Stile und erstellen Sie professionelle Präsentationen mit Bildvorschau.

📂

PDF-Prozessor

Extrahieren Sie Daten aus mehreren PDFs und konvertieren Sie diese in Tabellenkalkulationen.

📢

Interne Kommunikation

Schreiben Sie professionelle Arbeitszusammenfassungen und Berichte mit strukturierten Vorlagen.

📄

DOCX-Editor

Präzise Bearbeitung von Word-Dokumenten mit Änderungsverfolgung auf XML-Ebene.

✍️

Dokumenten-Co-Authoring

Leitfaden zum Schreiben komplexer technischer und struktureller Dokumente.

new
📽️

Reveal.js Folien

Erstellen Sie webbasierte Präsentationen mit mehrspaltigen Layouts und Diagrammen.

Agent-Superkräfte

Schreibfähigkeiten

Verbessern Sie Schreibqualität, Stil und Klarheit mit fortschrittlichen Agenten-Techniken.

new
📝

Pläne schreiben

Erstellen Sie detaillierte und strukturierte Aktionspläne, um komplexe Projektziele zu erreichen.

Verifizierung vor Abschluss

Führen Sie eine finale und gründliche Prüfung der Ergebnisse durch, bevor Sie die Aufgabe als 'abgeschlossen' markieren.

Superkräfte nutzen

Aktivieren und nutzen Sie fortgeschrittene Agenten-Fähigkeiten, um komplexe Probleme zu lösen.

🌿

Git Worktrees verwenden

Verwalten Sie mehrere Branches gleichzeitig mit der Worktrees-Funktion von Git.

hot
🧪

Testgetriebene Entwicklung

Schreiben Sie Tests vor dem eigentlichen Code, um Funktionalität und Qualität sicherzustellen.

🐛

Systematische Fehlersuche

Verwenden Sie einen systematischen Ansatz zum Identifizieren und Korrigieren komplexer Codefehler.

hot
👨‍💻

Subagenten-gesteuerte Entwicklung

Delegieren Sie komplexe Programmier- und Rechercheaufgaben an spezialisierte KI-Subagenten.

📤

Code-Review anfordern

Code vorbereiten und zur Überprüfung durch Kollegen einreichen, um die Qualität sicherzustellen.

📥

Code-Review erhalten

Verarbeiten von Kommentaren und Feedback von Code-Reviewern und Anwenden von Verbesserungen.

🏁

Entwicklungs-Branch abschließen

Entwicklungs-Branch schließen, Änderungen zusammenführen und Arbeitsumgebung bereinigen.

🚀

Pläne ausführen

Vordefinierte Aktionsschritte präzise und professionell befolgen und ausführen.

🤖

Parallele Agenten-Zuweisung

Verteilen Sie komplexe Aufgaben auf mehrere gleichzeitig arbeitende KI-Agenten.

🧠

Brainstorming

Generieren Sie kreative Ideen und erweitern Sie Ihren Denkhorizont mit KI-Agenten.

Wissenschaftliche Fähigkeiten

🧪

ZINC-Datenbank

Kuratierte Datenbank kommerzieller Verbindungen für das virtuelle Screening.

🧪

Zarr Python

Python-Implementierung von gechunkten, komprimierten N-dimensionalen Arrays für wissenschaftliche Daten.

🧪

USPTO-Datenbank

Zugriff auf die Datenbank des Patent- und Markenamts der Vereinigten Staaten.

🧪

UniProt-Datenbank

Umfassende, hochwertige und freie Ressource für Proteinsequenzen und Funktionsinformationen.

🧪

PyTorch Geometric

Deep-Learning-Bibliothek für Graphen auf Basis von PyTorch für strukturierte und unstrukturierte Daten.

🧪

Template-Skill

Beispiel-Skill, der Vorlagen für die Erstellung neuer Fähigkeiten bietet.

🧪

STRING-Datenbank

Datenbank für bekannte und vorhergesagte Protein-Protein-Interaktionen.

🧪

Skill-Sharing

Umfassende Tools zum Entdecken und Teilen wissenschaftlicher Fähigkeiten.

🧪

Reactome-Datenbank

Open-Source-Datenbank für kuratierte menschliche biologische Signalwege.

🧪

PubMed-Datenbank

Über 36 Millionen biomedizinische Zitate aus MEDLINE und wissenschaftlichen Fachzeitschriften.

🧪

PubChem-Datenbank

Das weltweit größte Repository für offene chemische Informationen.

🧪

Protocols.io-Integration

Tools zum Zugreifen, Verwalten und Teilen wissenschaftlicher Protokolle von Protocols.io.

🧪

PDB-Datenbank

Weltweites Repository für experimentelle Daten zu 3D-Strukturen biologischer Makromoleküle.

🧪

Open Targets Datenbank

Plattform zur Identifizierung von Wirkstofftargets mithilfe genomischer und klinischer Daten.

🧪

OpenAlex-Datenbank

Ein offener und umfassender Index wissenschaftlicher Arbeiten, Autoren und Institutionen.

🧪

Offer K Dense Web

Umfassende Tools zur Verarbeitung dichter Webdaten und wissenschaftlicher Informationen.

🧪

MATLAB

Numerische Rechenumgebung und Programmiersprache für wissenschaftliches Rechnen.

🧪

LangSmith Fetch

Umfassende Tools zum Abrufen von Daten aus LangSmith zur Optimierung von Sprachmodellen.

🧪

LabArchive-Integration

Integration mit elektronischen Labornotizbüchern zur Verwaltung von Forschungsdaten.

🧪

Gen-Datenbank

Einheitlicher Zugriff auf genomische Informationen und funktionelle Annotationen aus mehreren Quellen.

🧪

ETE-Toolkit

Python-Framework zur Analyse und Visualisierung phylogenetischer Bäume.

🧪

ESM

Protein-Sprachmodelle zur Sequenzanalyse und Strukturvorhersage.

🧪

Fähigkeiten-Dokumentation

Automatisierte Dokumentation und Indizierung von Agenten-Fähigkeiten für wissenschaftliche Projekte.

🧪

Entwicklerwachstums-Analyse

Analyse der Entwickleraktivität und des Ökosystem-Wachstums innerhalb wissenschaftlicher Software.

🧪

DataCommons-Client

Programmatischer Zugriff auf den DataCommons Knowledge Graph zur Analyse öffentlicher Daten.

🧪

Connect-Anwendungen

Integration von Anwendungen innerhalb des Labordaten-Ökosystems zur Workflow-Optimierung.

🧪

Connect Daten-Integration

Umfassende Tools und Ressourcen zur Vernetzung und Integration von Labor- und Forschungsdaten.

🧪

Cirq

Python-Bibliothek zum Entwerfen und Optimieren von Quantenschaltkreisen für NISQ-Prozessoren.

🧪

Changelog-Generator

Automatisierte Generierung professioneller Changelogs für wissenschaftliche und Software-Projekte.

🧪

BioRxiv-Datenbank

Umfassende Tools und Ressourcen für den Zugriff auf BioRxiv-Datenbanken.

🧪

Statistische Analyse

Umfassende statistische Tests, Power-Analyse und Versuchsplanung für die Forschung.

🧪

Wissenschaftliches Schreiben

Umfassendes Toolkit zum Schreiben, Strukturieren und Formatieren wissenschaftlicher Forschungsarbeiten.

🧪

Wissenschaftliche Visualisierung

Best Practices und Vorlagen zur Erstellung wissenschaftlicher Abbildungen in Publikationsqualität.

🧪

Wissenschaftliches kritisches Denken

Werkzeuge und Ansätze für strenges wissenschaftliches Denken und Bewerten.

🧪

Wissenschaftliches Brainstorming

Konversationeller Brainstorming-Partner zur Generierung neuer Forschungsideen und kreativer Ansätze.

🧪

Peer-Review

Umfassendes Toolkit für qualitativ hochwertige wissenschaftliche Peer-Reviews mit systematischer Bewertung.

🧪

Literaturrecherche

Toolkit für systematische Literaturrecherche und -prüfung mit Unterstützung mehrerer wissenschaftlicher Datenbanken.

🧪

Hypothesengenerierung

Strukturierte Frameworks zur systematischen Generierung und Bewertung wissenschaftlicher Hypothesen.

🧪

Explorative Datenanalyse (EDA)

Umfassendes EDA-Toolkit mit automatisierten Statistiken und Visualisierungen für tabellarische Datensätze.

🧪

ISO 13485 Zertifizierung

Toolkit zur Erstellung der ISO 13485-Zertifizierungsdokumentation für Qualitätsmanagementsysteme von Medizinprodukten.

🧪

Wissenschaftsbewertung

Wenden Sie das ScholarEval-Framework an, um wissenschaftliche und Forschungsarbeiten systematisch zu bewerten.

🧪

Forschungsrecherche

Recherchieren Sie aktuelle Forschungsinformationen mit Perplexity Sonar Pro-Modellen.

🧪

Forschungsförderung

Schreiben Sie wettbewerbsfähige Forschungsvorschläge für Organisationen wie NSF, NIH, DOE und DARPA.

🧪

Verfügbare Ressourcen erkennen

Erkennen Sie verfügbare Rechenressourcen und erstellen Sie strategische Empfehlungen für wissenschaftliche Aufgaben.

🧪

PyLabRobot

Hardware-agnostisches Python-SDK für automatisierte und autonome Labore.

🧪

MarkItDown

Python-Tool zum Konvertieren von über 20 Dateiformaten in Markdown, optimiert für LLMs.

🧪

Publikationsvorlagen

Zugriff auf umfassende LaTeX-Vorlagen und Einreichungsrichtlinien für wichtige Fachzeitschriften und Konferenzen.

🧪

Wissenschaftliche Präsentationen

Erstellen Sie Präsentationsunterlagen für Forschungsvorträge mit PowerPoint und LaTeX Beamer.

🧪

Wissenschaftliche Schemata

Erstellung hochwertiger wissenschaftlicher Diagramme mit intelligenter iterativer Verfeinerung.

🧪

PowerPoint-Poster

Erstellen Sie professionelle Forschungs-Poster in PowerPoint/HTML-Formaten.

🧪

Perplexity-Suche

KI-gestützte Websuche mit Perplexity-Modellen für Echtzeit-Antworten mit Quellenangaben.

🧪

Paper2Web

Umwandlung akademischer Arbeiten in verschiedene Werbeformate und Websites.

🧪

Marktforschungsberichte

Erstellung umfassender Marktforschungsberichte im Stil führender Beratungsunternehmen.

🧪

LaTeX-Poster

Erstellen Sie professionelle Forschungs-Poster in LaTeX mit fortschrittlichen Vorlagen.

🧪

Wissenschaftliche Bildgenerierung

KI-gestützte Bildgenerierung und -bearbeitung für wissenschaftliche Illustrationen und Schemata.

🧪

Zitatverwaltung

Umfassende Zitat- und Referenzverwaltung für die akademische Forschung.

🧪

Hypogenic

Automatisierte Hypothesengenerierung und -prüfung mithilfe großer Sprachmodelle zur Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen.

🧪

Denario

Multiagenten-KI-System zur Automatisierung wissenschaftlicher Forschungs-Workflows von der Analyse bis zur Veröffentlichung.

🧪

BioMni

Autonomes biomedizinisches KI-Agenten-Framework zur Ausführung komplexer Forschungsaufgaben.

🧪

scikit-bio

Python-Bibliothek für Bioinformatik mit Datenstrukturen und Algorithmen für die biologische Analyse.

🧪

FlowIO

Python-Bibliothek zum Lesen und Bearbeiten von Durchflusszytometrie-Standarddateien (FCS).

🧪

deepTools

Umfassende Suite von Tools zur Exploration und Visualisierung von Next-Generation-Sequencing (NGS)-Daten.

🧪

Vaex

Hochleistungs-Python-Bibliothek zur Verarbeitung und Visualisierung riesiger tabellarischer Datensätze.

🧪

SymPy

Symbolische Mathematik in Python für exakte Berechnungen mit mathematischen Symbolen.

🧪

SimPy

Diskrete Ereignissimulations-Framework zur Modellierung von Systemen, Prozessen und Warteschlangen.

🧪

Seaborn

Statistische Datenvisualisierung mit datensatzorientierter Schnittstelle und hochwertigen Themes.

🧪

Plotly

Interaktive wissenschaftliche und statistische Datenvisualisierungsbibliothek mit über 40 Diagrammtypen.

🧪

Polars

Hochleistungs-DataFrame-Bibliothek, geschrieben in Rust für schnelle Datenmanipulation.

🧪

NetworkX

Umfassendes Toolkit zum Erstellen, Analysieren und Visualisieren komplexer Netzwerke und Graphen.

🧪

Matplotlib

Umfassende Python-Plotting-Bibliothek für statische, animierte und interaktive Visualisierungen.

🧪

GeoPandas

Python-Bibliothek, die pandas für die Arbeit mit geospatialen Vektordaten erweitert.

🧪

Dask

Paralleles Computing für Datensätze, die größer als der Arbeitsspeicher sind.

🧪

FluidSim

Python-Framework für hochperformante numerische Strömungsmechanik (CFD)-Simulationen.

🧪

Pymatgen

Python-Materials-Genomics-Bibliothek für computergestützte Materialwissenschaft und Analyse.

🧪

COBRApy

Python-Paket zur beschränkungsbasierten Rekonstruktion und Analyse von Stoffwechselnetzwerken.

🧪

Astropy

Umfassende Python-Bibliothek für Astronomie und Astrophysik für Forschung und Datenanalyse.

🧪

UMAP

Python-Implementierung von Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) zur Dimensionsreduktion.

🧪

Transformers

Modernste Machine-Learning-Modelle für NLP, Computer Vision und multimodale Aufgaben.

🧪

statsmodels

Statistische Modellierung und Ökonometrie (OLS, GLM, ARIMA, Hypothesentests).

🧪

Stable Baselines3

PyTorch-basierte Reinforcement-Learning-Bibliothek mit zuverlässigen Implementierungen von RL-Algorithmen.

🧪

SHAP

Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von Modellen mithilfe von Shapley-Werten aus der Spieltheorie.

🧪

scikit-survival

Überlebensanalyse und Time-to-Event-Modellierung mit zensierten Daten.

🧪

scikit-learn

Industriestandard-Python-Bibliothek für klassisches maschinelles Lernen.

🧪

QuTiP

Python-Toolbox zur Simulation und Analyse quantenmechanischer Systeme.

🧪

Qiskit

Open-Source-Quantencomputing-Framework zum Erstellen und Optimieren von Quantenschaltkreisen.

🧪

PennyLane

Python-Bibliothek für Quantencomputing, Quanten-maschinelles Lernen und Quantenchemie.

🧪

PyTorch Lightning

Deep-Learning-Framework, das PyTorch-Code organisiert, um Boilerplate zu vermeiden.

🧪

pymoo

Python-Framework für die mehrkriterielle Optimierung mit evolutionären Algorithmen.

🧪

PyMC

Umfassende Python-Bibliothek für Bayes'sche statistische Modellierung und probabilistische Programmierung.

🧪

PufferLib

Hochleistungs-Bibliothek für Reinforcement Learning, die effiziente Modelle und Trainings ermöglicht.

🧪

aeon

Python-Toolkit für maschinelles Lernen von Zeitreihen, kompatibel mit scikit-learn.

🧪

Adaptyv

Cloud-Laborplattform für automatisierte Proteintests und -validierungen.

🧪

Neuropixels-Analyse

Umfassendes Toolkit zur Analyse von hochdichten Neuropixels-Neuralaufzeichnungen.

🧪

Behandlungspläne

Erstellen Sie fokussierte medizinische Behandlungspläne im LaTeX/PDF-Format für alle klinischen Fachrichtungen.

🧪

Klinische Berichte

Schreiben Sie umfassende klinische Berichte gemäß den etablierten Richtlinien und Standards.

🧪

Klinische Entscheidungshilfe

Erstellen Sie professionelle Dokumente zur klinischen Entscheidungshilfe für Pharma- und klinische Forschung.

🧪

PyHealth

KI-Toolkit für das Gesundheitswesen zur Entwicklung und zum Testen von ML-Modellen mit klinischen Daten.

🧪

NeuroKit2

Umfassendes Toolkit zur Verarbeitung von Biosignalen wie EKG, EEG und EDA mit Python.

🧪

pydicom

Python-Paket zur Arbeit mit DICOM-Dateien (Digital Imaging and Communications in Medicine).

🧪

PathML

Umfassendes computergestütztes Pathologie-Toolkit für Bildanalyse, Gewebesegmentierung und maschinelles Lernen.

🧪

histolab

Digitales Pathologie-Toolkit für die Verarbeitung und Analyse von Whole Slide Images (WSI).

🧪

pyOpenMS

Umfassende Massenspektrometrie-Datenanalyse für Proteomik und Metabolomik.

🧪

matchms

Verarbeitung und Abgleich von Massenspektrometriedaten mit Unterstützung mehrerer Dateiformate.

🧪

TorchDrug

PyTorch-basierte Plattform für maschinelles Lernen zur Wirkstoffforschung mit GNN-Modellen.

🧪

Rowan

Cloud-basierte Quantenchemie-Plattform mit Python-API für computergestützte Chemie-Workflows.

🧪

RDKit

Open-Source-Chemieinformatik-Toolkit für Molekülinformatik und Wirkstoffforschung.

🧪

PyTDC

Python-Bibliothek für den Zugriff auf Therapeutics Data Commons (TDC), eine Sammlung kuratierter Datensätze für die Wirkstoffforschung.

🧪

molfeat

Python-Bibliothek mit über 100 Molekül-Featurizern zur Umwandlung von Molekülen in numerische Repräsentationen für maschinelles Lernen.

🧪

medchem

Python-Bibliothek für die medizinische Chemieanalyse und die Bewertung der Wirkstoffähnlichkeit.

🧪

DiffDock

Modernste diffusionsbasierte Methode zum molekularen Docking zur Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsposen.

🧪

DeepChem

Deep-Learning-Framework für molekulares maschinelles Lernen und Wirkstoffforschung.

🧪

datamol

Python-Bibliothek zur Molekülmanipulation, basierend auf RDKit mit optimierten Workflows.

🧪

Modal

Serverlose Cloud-Plattform zum Ausführen von Python-Code, spezialisiert auf KI/ML-Workloads.

🧪

LaminDB

Open-Source-Daten-Framework für die Biologie, das Daten abfragbar, rückverfolgbar und wiederverwendbar (FAIR) macht.

🧪

scvi-tools

Probabilistische Deep-Learning-Modelle für die Einzelzell-Omics-Analyse.

🧪

Scanpy

Umfassendes Python-Toolkit zur Analyse von Einzelzell-RNA-seq-Daten, basierend auf AnnData.

🧪

pydeseq2

Python-Implementierung der DESeq2-Methode zur Analyse der differentiellen Genexpression.

🧪

pysam

Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Genomdatendateien (SAM/BAM/VCF) mit Python.

🧪

gtars

Hochleistungs-Rust-Toolkit für die genomische Intervallanalyse und Fragmentverarbeitung.

🧪

GeniML

Genomisches Intervall-Maschinenlern-Toolkit zum Erstellen von ML-Modellen auf BED-Dateien.

🧪

gget

Kommandozeilen-Tool und Python-Paket zur effizienten Abfrage genomischer Datenbanken.

🧪

CELLxGENE Census

Python-Paket zum Abfragen und Analysieren umfangreicher Einzelzell-RNA-seq-Daten.

🧪

BioServices

Python-Bibliothek für den einheitlichen programmatischen Zugriff auf über 40 biologische Webdienste.

🧪

Biopython

Umfassende Python-Bibliothek für Computerbiologie und Bioinformatik.

🧪

Arboreto

Python-Paket zur effizienten Inferenz von Genregulationsnetzwerken (GRN) aus Einzelzell-RNA-seq-Daten.

🧪

AnnData

Python-Paket zur Handhabung annotierter Datenmatrizen für Einzelzell-Genomikdaten.

🧪

OMERO-Integration

Toolkit zur Interaktion mit OMERO-Mikroskopie-Datenmanagementsystemen mit Python.

🧪

LatchBio-Integration

Integration mit der Latch-Plattform zum Erstellen und Ausführen von Bioinformatik-Workflows.

🧪

Opentrons-Integration

Toolkit zum Erstellen und Debuggen von Laborautomatisierungsprotokollen mit Opentrons-Robotern.

🧪

DNAnexus-Integration

Toolkit für die Arbeit mit der DNAnexus-Cloud zur Analyse biomedizinischer Daten.

🧪

Benchling-Integration

Toolkit für den programmatischen Zugriff auf DNA-Sequenzen, Proben und Labornotizbücher.

🧪

Metabolomics Workbench

Metabolomics-Daten-Repository mit verarbeiteten Studien und Metabolitenstrukturen.

🧪

KEGG

Datenbank, die genomische, chemische und systemische Funktionsinformationen integriert.

🧪

Human Metabolome Database (HMDB)

Umfassende Datenbank menschlicher Metaboliten mit chemischen und biologischen Daten.

🧪

GWAS-Katalog

Katalog veröffentlichter genomweiter Assoziationsstudien mit SNP-Merkmal-Assoziationen.

🧪

Gene Expression Omnibus (GEO)

Öffentliches Repository für Hochdurchsatz-Genexpressions- und funktionelle Genomikdaten.

🧪

FDA-Datenbanken

Zugriff auf regulatorische Daten zu Arzneimitteln, Medizinprodukten und Lebensmitteln über openFDA.

🧪

Ensembl

Datenbank mit genomischen Annotationen und Sequenzen für über 250 Wirbeltierarten.

🧪

European Nucleotide Archive (ENA)

Umfassendes öffentliches Repository für Nukleotidsequenzdaten und Metadaten.

🧪

DrugBank

Umfassende Bioinformatik-Datenbank mit detaillierten Informationen zu Arzneimitteln und Wirkstofftargets.

🧪

COSMIC

Die weltweit größte Datenbank für somatische Krebsmutationen.

🧪

ClinicalTrials.gov

Umfassendes Register klinischer Studien, die weltweit durchgeführt werden.

🧪

ClinVar

NCBIs öffentliches Archiv für genomische Varianten und deren klinische Bedeutung.

🧪

ClinPGx

Klinische Pharmakogenomik-Datenbank mit Informationen zu Gen-Arzneimittel-Interaktionen und Richtlinien.

🧪

ChEMBL-Datenbank

Eine manuell kuratierte Datenbank bioaktiver Moleküle mit wirkstoffähnlichen Eigenschaften.

🧪

BRENDA-System

Das weltweit umfassendste Enzym-Informationssystem aus der wissenschaftlichen Literatur.

🧪

AlphaFold-Datenbank

Greifen Sie auf über 200 Millionen hochsichere Proteinstrukturvorhersagen von DeepMind zu.

Leistungsstarke Agent Skills

Steigern Sie Ihre KI-Performance mit unserer professionellen Skill-Sammlung.

Sofort einsatzbereit

Kopieren und in jedes Agentensystem einfügen, das Skills unterstützt.

Modulares Design

Kombinieren Sie 'code skills', um komplexes Agentenverhalten zu erzeugen.

Optimiert

Jeder 'agent skill' ist auf hohe Leistung und Genauigkeit abgestimmt.

Open Source

Alle 'code skills' sind offen für Beiträge und Anpassungen.

Plattformübergreifend

Funktioniert mit verschiedenen LLMs und Agenten-Frameworks.

Sicher & Geschützt

Geprüfte Skills, die Best Practices für KI-Sicherheit folgen.

Stärken Sie Ihre Agenten

Nutzen Sie Agiskills noch heute und erleben Sie den Unterschied.

Jetzt erkunden

So funktioniert es

Starten Sie mit Agent Skills in drei einfachen Schritten.

1

Skill wählen

Finden Sie den benötigten Skill in unserer Sammlung.

2

Doku lesen

Verstehen Sie, wie der Skill funktioniert und welche Einschränkungen er hat.

3

Kopieren & Nutzen

Fügen Sie die Definition in die Konfiguration Ihres Agenten ein.

4

Testen

Überprüfen Sie die Ergebnisse und verfeinern Sie sie bei Bedarf.

5

Bereitstellen

Starten Sie Ihren spezialisierten KI-Agenten.

Was Entwickler sagen

Sehen Sie, warum Entwickler weltweit auf Agiskills setzen.

Alex Smith

KI-Ingenieur

"Agiskills hat die Art und Weise, wie ich KI-Agenten baue, komplett verändert."

Maria Garcia

Produktmanagerin

"Der PDF-Spezialisten-Skill hat komplexe Probleme beim Dokumenten-Parsing für uns gelöst."

John Doe

Entwickler

"Professionelle und gut dokumentierte Fähigkeiten. Sehr zu empfehlen!"

Sarah Lee

Künstlerin

"Der algorithmische Kunst-Skill erzeugt unglaublich schönen Code."

Chen Wei

Frontend-Spezialist

"Mit der Theme Factory erstellte Themes sind pixelgenau."

Robert T.

CTO

"Wir nutzen Agiskills jetzt als Standard für unser KI-Team."

FAQ

Alles, was Sie über Agiskills wissen müssen.

Ja, alle öffentlichen Skills können kostenlos kopiert und genutzt werden.

Agiskills: Leistungsstarke Agent Skills entdecken und nutzen

Agiskills ist die erste Adresse für 'agent skills'. Verbessern Sie Ihre KI mit unserer Sammlung von 'code skills' für Produktivität, Design und Entwicklung.

Agiskills ist eine kuratierte Bibliothek modularer Fähigkeiten für KI-Agenten. Entwickelt, um Agenten fähiger, zuverlässiger und vielseitiger zu machen.

"Egal, ob Sie komplexe Workflows oder einfache Automatisierungen erstellen, unsere Skills bieten die Bausteine, die Sie benötigen."

Unsere 'agent skills' helfen Ihnen, bessere KI-Anwendungen zu erstellen.

Skills ermöglichen es KI-Agenten, komplexe Aufgaben auszuführen, indem sie strukturierte Anweisungen und Tools bereitstellen.

208
Tools
Unlimted
Feedback