por K-Dense-AI
Open Notebook es un espacio de trabajo de investigación autohospedado y de código abierto para analizar documentos, tomar notas, chatear con fuentes, buscar y generar resúmenes estilo pódcast. Usa la skill de open-notebook para organizar notebooks, ingerir PDFs, páginas web, audio, video y archivos de Office, y respaldar flujos de trabajo privados orientados a API para análisis de datos.
por K-Dense-AI
histolab es una skill de Python para el preprocesamiento de imágenes de portaobjetos completos (WSI) en patología digital. Permite detección de tejido, extracción de tiles y normalización de tinción para láminas H&E, por lo que resulta útil para preparar datasets, hacer análisis rápidos basados en tiles y trabajar en flujos ligeros de análisis de datos. Instala y usa histolab con guía práctica sobre máscaras, tilers y gestión de slides.
por K-Dense-AI
La skill de statsmodels te ayuda a usar statsmodels para análisis de datos en Python cuando necesitas modelos estadísticos, inferencia y diagnósticos. Sirve para ajustar OLS, GLM, resultados discretos, series temporales y modelos mixtos, con tablas de coeficientes, valores p, intervalos de confianza y comprobaciones de supuestos. Usa esta guía de statsmodels para econometría, pronósticos e informes sólidos y defendibles.
por K-Dense-AI
La skill statistical-analysis te ayuda a elegir, ejecutar y reportar pruebas estadísticas sólidas para Data Analysis, incluyendo supuestos, tamaños del efecto, potencia y resultados con estilo APA. Úsala en investigación académica, experimentos y estudios observacionales cuando la selección de la prueba y la claridad del reporte importan más que codificar un modelo concreto.
por K-Dense-AI
Skill de scanpy para el análisis de datos scRNA-seq de célula única en Python. Úsalo para QC, normalización, PCA, UMAP/t-SNE, clustering, descubrimiento de genes marcadores, análisis de trayectoria y gráficos listos para publicación. Es ideal para flujos exploratorios de scRNA-seq basados en AnnData, con uso claro de scanpy y guía de instalación.
por K-Dense-AI
Skill de matplotlib para gráficos en Python con control total sobre ejes, etiquetas, leyendas, diseños y formatos de exportación. Úsalo para figuras científicas, análisis multipanel, tipos de gráficos personalizados y visualizaciones reproducibles cuando necesites más precisión que la que ofrece un prompt genérico de gráficos. Es una guía sólida de matplotlib para Análisis de Datos y para crear gráficos listos para publicación.
por K-Dense-AI
La skill de matlab te ayuda a generar, depurar y adaptar código de MATLAB o GNU Octave para operaciones con matrices, análisis de datos, visualización, estadística, optimización y computación científica. Úsala para obtener uso ejecutable de MATLAB, MATLAB para análisis de datos, traducción de MATLAB a Python o scripts compatibles con Octave cuando necesites menos prueba y error que con un prompt genérico.
por K-Dense-AI
labarchive-integration ayuda con flujos de trabajo de la API REST de LabArchives para acceso a notebooks, entradas, adjuntos, copias de seguridad, informes e integraciones con Protocols.io, Jupyter y REDCap. Usa esta skill de labarchive-integration para desarrollo de API cuando necesites orientación práctica sobre credenciales, configuración y automatización repetible de ELN.
por K-Dense-AI
imaging-data-commons te ayuda a consultar y descargar datos públicos de imagen médica oncológica de NCI Imaging Data Commons con idc-index. Úsalo para trabajar con imaging-data-commons en conjuntos de CT, MR, PET y patología, incluyendo búsqueda de metadatos, vista previa en el navegador, comprobaciones de licencias y flujos de trabajo para entrenamiento de IA o análisis de datos. No requiere autenticación.
por K-Dense-AI
gget es una skill de bioinformática para acceder de forma rápida y unificada a más de 20 bases de datos genómicas y herramientas de análisis desde CLI o Python. Úsala para información de genes, búsquedas relacionadas con BLAST, estructuras de AlphaFold, datos de expresión, asociaciones con enfermedades y análisis de enriquecimiento. Encaja bien para exploración rápida y flujos de trabajo de análisis de datos con gget.
por K-Dense-AI
La skill exploratory-data-analysis convierte archivos científicos en informes de EDA adaptados al formato. Detecta el tipo de archivo, resume la estructura y la calidad, extrae metadatos clave y sugiere el siguiente análisis. Úsala para exploratory-data-analysis en Data Analysis aplicada a química, bioinformática, microscopía, espectroscopía, proteómica, metabolómica y otros formatos de archivo científicos.
por K-Dense-AI
astropy es un conjunto de herramientas en Python para flujos de trabajo de astronomía y astrofísica. Usa esta skill de astropy para coordenadas celestes, unidades, archivos FITS, escalas de tiempo, tablas, WCS, cosmología y análisis de datos con astropy. Ayuda en tareas prácticas de astronomía como transformaciones de coordenadas, conversión de unidades y procesamiento de datos.
por openai
La skill jupyter-notebook te ayuda a crear, refactorizar y estructurar notebooks .ipynb para experimentos, tutoriales y análisis de datos. Usa plantillas incluidas y el ayudante `new_notebook.py` para generar notebooks limpios y reproducibles, con secciones claras, celdas ejecutables y menos errores de JSON.
