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emoji-sticker-generation
使用each::sense AI生成自定义表情符号和贴纸包。从照片创建个性化表情符号、表情包、动画贴纸，以及适用于Slack、Discord、WhatsApp等平台的特定表情符号集。
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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markdown-to-image
使用inkframe CLI将Markdown渲染为精美的样式化图片。每当用户希望将文本或Markdown转换成视觉图像、创建社交媒体图形（推文、Instagram帖子、LinkedIn卡片、引用卡片、表情包）、生成代码片段图像、从内容制作视觉卡片或海报，或者从文本/Markdown生成任何图像时，请使用此技能。当用户提到'inkframe'、要求'渲染Markdown'、'Markdown转图像…
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multimodal-models
使用于“CLIP”、“Whisper”、“Stable Diffusion”、“SDXL”、“语音转文字”、“文字转图像”、“图像生成”、“转录”、“零样本分类”、“图文相似度”、“修复”、“ControlNet”
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geo-human-editor
审核并重写内容，去除AI生成的感觉，通过移除Markdown格式痕迹、消除AI词汇模式、标记幻觉风险以及恢复自然的人类语气。当用户提到内容听起来像AI生成、需要去除AI语气、使内容更加人性化、检查是否有AI感觉、修正机械化的写作模式，或者扫描内容中的幻觉和未经验证的声明时使用。
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bio-genome-annotation-ncrna-annotation
使用Infernal协方差模型搜索Rfam和tRNAscan-SE来识别非编码RNA，包括tRNA、rRNA、snoRNA以及调控RNA。当进行全基因组ncRNA注释，并且输入为组装序列产生GFF输出时，请使用此方法。
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bio-motif-search
使用Biopython在生物序列中查找模式、基序和子序列。当搜索转录因子结合位点、调控元件或任何序列模式时，请使用此功能。对于限制性内切酶分析，请使用限制性内切酶分析技能。
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bio-single-cell-cell-communication
使用CellChat、NicheNet和LIANA从单细胞RNA测序数据中推断细胞-细胞通信网络，进行配体-受体相互作用分析。在推断细胞类型之间的配体-受体相互作用时使用。
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bio-spatial-transcriptomics-spatial-domains
使用Squidpy和Scanpy在空间转录组数据中识别空间域和组织区域。根据表达和空间背景对点进行聚类，以定义解剖区域。在识别组织域或空间区域时使用。
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qr-code-generation
使用each::sense AI生成艺术化和风格化的二维码。创建带有品牌标识、标志、艺术设计和自定义主题的二维码，这些二维码在保持可扫描性的同时看起来也非常美观。
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evolink-image
AI图像生成与编辑 — GPT Image, GPT-4o, Seedream, Qwen, WAN, Gemini。文本转图像、图像转图像、修复功能。19种模型，一个API密钥。
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canghe-slide-deck
根据内容生成专业的幻灯片图片。创建带有样式说明的大纲，然后生成单独的幻灯片图片。当用户要求“创建幻灯片”、“制作演示文稿”、“生成幻灯片集”、“幻灯片集”或“PPT”时使用。
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download_video
**下载视频或音频**。使用内置下载脚本抓取在线视频并返回落盘路径。
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bio-immunoinformatics-mhc-binding-prediction
使用MHCflurry和NetMHCpan神经网络模型预测肽-MHC I类和II类的结合亲和力。从蛋白质序列中识别潜在的T细胞表位。在设计疫苗或鉴定新抗原时，用于预测MHC结合。
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bio-single-cell-clustering
使用Seurat（R）和Scanpy（Python）对单细胞RNA-seq进行降维和聚类。用于运行PCA、计算邻居、使用Leiden/Louvain算法进行聚类、生成UMAP/tSNE嵌入以及可视化聚类。在对单细胞数据执行降维和聚类时使用。
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bio-single-cell-trajectory-inference
使用Monocle3、Slingshot和scVelo从单细胞RNA-seq数据中推断发育轨迹和伪时间，用于RNA速度分析。在推断发育轨迹或伪时间时使用。
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bio-small-rna-seq-target-prediction
使用基于序列的算法和数据库查询来预测miRNA的目标基因。当识别差异表达或功能重要的miRNA的潜在mRNA目标时使用。
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seamless-pattern-generation
使用each::sense AI生成无缝、可平铺的图案。为纺织品、墙纸、礼品包装、数字背景和表面设计创建完美平铺且无明显接缝的重复图案。
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deepagents-architecture
为Deep Agents应用程序的架构决策提供指导。在决定使用Deep Agents还是其他替代方案、选择后端策略、设计子代理系统或选择中间件方法时使用。
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gentic-creative-assets
使用Gentic MCP工具指导创意资产工作流程。当用户想要生成广告图片、矢量化产品照片、搜索其产品目录或寻找竞争对手广告灵感时激活。
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bio-gene-regulatory-networks-perturbation-simulation
使用CellOracle模拟转录因子扰动对细胞状态的影响，该工具结合了GRN推断与计算机模拟的敲除和过表达模型。从转录因子扰动中预测细胞身份转变和分化轨迹变化。在预测转录因子敲除效果、规划扰动实验或识别驱动细胞命运转换的关键转录因子时使用。
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bio-metabolomics-lipidomics
专门的脂质组学分析，用于脂质鉴定、定量和通路解释。涵盖使用LipidSearch、MS-DIAL和LipidMaps注释的LC-MS脂质组学。在分析脂质类别、链组成或特定脂质通路时使用。
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bio-single-cell-metabolite-communication
使用MeboCost分析代谢物介导的细胞间通讯，推断细胞类型之间的代谢信号。从单细胞RNA测序数据中预测代谢物分泌和感知模式。在研究细胞群体间的代谢对话或代谢物-受体相互作用时使用。
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bio-spatial-transcriptomics-spatial-communication
使用Squidpy中的配体-受体分析来分析空间转录组学数据中的细胞间通信。推断细胞间的信号传导，识别通信路径，并可视化交互网络。在分析空间背景下的细胞间通信时使用。
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bio-spatial-transcriptomics-spatial-neighbors
使用Squidpy为空间转录组学数据构建空间邻接图。计算k-最近邻、Delaunay三角剖分以及基于半径的连通性，用于后续的空间分析。在构建空间邻域图时使用。
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