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companion-inc/feynman

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提供学术文献的搜索、阅读、问答及代码仓库查看功能,支持语义与关键词检索,可管理论文注解。

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Skills in Collection (48)

提供学术文献的搜索、阅读、问答及代码仓库查看功能,支持语义与关键词检索,可管理论文注解。
用户询问学术论文相关内容 需要查找特定主题的研究报告 要求阅读或解析具体论文内容 针对论文提出具体问题 检查论文关联的代码库 管理论文的个人注解
skills/alpha-research/SKILL.md
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用于执行或审计基于AlphaFold2的蛋白质结构预测工作流,支持单体/多聚体预测、MSA处理及置信度评估。
需要预测蛋白质三维结构 验证AlphaFold风格输出结果
skills/alphafold2/SKILL.md
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用于优化研究指标、运行实验循环、迭代提升模型或检索评估性能,以及基准测试研究假设的自动化研究实验流程。
用户要求优化研究指标 用户要求运行实验循环 用户要求迭代改进模型/检索/评估性能 用户要求进行基准测试
skills/autoresearch/SKILL.md
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用于运行或规划 Boltz 生物分子结构预测,涵盖输入标准化、执行环境验证、结果保存及置信度解读。强调将输出视为假设并需结合文献验证,适用于蛋白质、复合物及核酸组装体的研究任务。
需要进行生物分子结构预测 询问 Boltz 设置或输入输出解释 需要复现结构预测结果
skills/boltz/SKILL.md
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用于非编码变异影响、调控序列设计及表达预测的监管基因组建模技能。涵盖固定基因组构建、确认模型路由、构建输入数据、保存预测结果及对比证据等标准化工作流。
需要分析非编码变异的影响 进行调控序列设计 执行基因表达预测任务
skills/borzoi/SKILL.md
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用于执行Chai-1生物分子复合物结构预测与置信度审查。涵盖输入清单构建、执行路径验证、结果捕获及结构证据审核,适用于多聚体、配体等预测场景。
请求Chai-1结构预测 需要生成Chai-1输入清单 评估多聚体或配体结构置信度
skills/chai1/SKILL.md
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为科研任务配置可复现的计算环境,涵盖Python/R包、GPU库及容器等依赖管理。通过识别需求、选择运行方式、验证凭证并编写环境笔记,执行冒烟测试以确保环境就绪。
需要配置Python或R包环境 需要设置GPU库或容器运行时 准备运行科研计算任务
skills/compute-env-setup/SKILL.md
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用于向 Feynman 仓库贡献代码,包括功能开发、Bug修复、提示词更新及文档改进。涵盖 CLI、运行时、子代理行为变更及发布流程调整,要求执行测试、类型检查和构建验证。
需要向 Feynman 仓库提交 PR 修改项目源码或配置 更新文档或发布流程
skills/contributing/SKILL.md
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用于配置Feynman研究工作台,包括专家、技能、连接器及权限等。通过选择最细粒度持久层实现定制化,并验证变更效果,构建可复用的研究能力。
需要自定义Feynman研究工作台配置 创建可复用的Feynman研究能力
skills/customize/SKILL.md
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执行深度研究工作流,针对任意主题进行多源调查与综合分析。通过研究者、验证者和审查者协作,生成带有出处追踪的引用研究报告,适用于需要详尽分析和事实核查的场景。
用户请求深度研究 要求进行全面分析 需要撰写深入报告 要求进行多源调查
skills/deep-research/SKILL.md
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用于执行或规划DiffDock分子对接工作流,涵盖蛋白-配体姿态预测、结构准备、结果验证及排名假设生成。
蛋白-配体姿态预测 对接设置与准备 对接结果验证
skills/diffdock/SKILL.md
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提供在隔离 Docker 容器中安全运行研究代码的能力,支持实验复现、基准测试及 GPU 工作负载,确保系统状态不被污染。
用户选择 Docker Sandbox 作为执行环境 要求在不信任的代码或实验中安全运行代码 需要隔离环境进行实验或基准测试
skills/docker/SKILL.md
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将复杂研究、论文或技术概念用通俗语言解释,通过类比和清晰结构降低理解门槛。适用于用户要求简化术语或解释晦涩内容时。
用户说 'ELI5 this' 请求简单解释论文或研究成果 要求去除专业术语 询问技术密集内容的实际含义
skills/eli5/SKILL.md
npx skills add companion-inc/feynman --skill eli5 -g -y
用于快速预测蛋白质结构的技能,支持无MSA折叠、序列分选、变异结构筛查及置信度审查。
需要快速蛋白质折叠假设 序列分选任务 变异结构筛查 结构置信度审查
skills/esmfold2/SKILL.md
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用于生物序列建模的Skill,支持DNA/RNA/蛋白质序列的生成、评分及变异效应分析。涵盖定义目标、验证模型环境、记录参数、区分事实与预测、以及基于数据库和实验验证候选结果的全流程工作。
需要分析或生成DNA/RNA/蛋白质序列 进行生物序列的变体效应评估 执行长上下文生物建模任务
skills/evo2/SKILL.md
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利用ESM2蛋白质语言模型进行序列嵌入、突变评分、同源分析及表示分析,支持聚类与功能初筛,强调结果验证与数据完整性。
需要蛋白质嵌入向量 执行零样本变异评分 进行序列-功能分选 蛋白质序列聚类分析
skills/fair-esm2/SKILL.md
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用于生成出版级多面板科学图表,涵盖从声明提炼、面板规划、样式应用到最终渲染与审查的全流程,确保数据真实性和图表可读性。
需要创建多面板科学图表 进行图表布局规划或评审
skills/figure-composer/SKILL.md
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规范科研图表绘制与审查流程,确保数据可复现、标签准确及视觉清晰。
生成科研图表 审查图表质量 可视化数据展示
skills/figure-style/SKILL.md
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用于构建生物医学适应症档案,整合疾病生物学、靶点依据、患者分层及临床试验等证据。
询问疾病生物学机制 需要靶点合理性分析 请求患者分层或生物标志物信息 查询临床试验与竞争格局
skills/indication-dossier/SKILL.md
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用于检查研究任务的运行状态、调度跟进及持久化工件。当用户询问研究工作流当前状态或需要获取运行时详情时触发,支持展示子代理任务和磁盘上的监控/复制产物。
查询研究工作流运行状态 检查调度的研究跟进任务 查看持久化监控或复制工件
skills/jobs/SKILL.md
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用于配体感知蛋白质序列设计的技能,涵盖基于小分子环境的残基重设计、约束设置及设计评分。通过记录结构信息、验证模型可用性、过滤输出并独立校验,生成符合特定配体接触和结构置信度的候选序列。
配体感知蛋白质设计 残基重设计 带约束的蛋白质设计 设计评分与筛选
skills/ligandmpnn/SKILL.md
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执行文献综述,通过论文搜索和原始来源综合,生成学术领域状态总结及带有溯源信息的报告。
用户请求文献综述 用户要求论文调查 用户询问研究领域的现状
skills/literature-review/SKILL.md
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用于在Feynman中注册和管理模型端点,涵盖定义参数、配置连接方式、安全存储凭证及实现生命周期检查。支持本地或远程服务,确保端点可用性与健康状态验证。
需要注册新的模型端点 执行端点健康检查 配置端点认证与启动脚本 进行推理连通性测试
skills/managed-model-endpoints/SKILL.md
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从论文、数据集和代码中查找可实施的机器学习训练方案,用于微调、训练或复现模型。
用户想要微调或训练模型 用户需要复现或选择ML方法
skills/ml-training-recipe/SKILL.md
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用于在 Modal 无服务器基础设施上运行研究基准测试或模型复现任务,提供突发 GPU 算力支持。通过 CLI 执行 Python 脚本进行实验,适用于无需持久状态的研究场景。
需要突发 GPU 算力的研究实验 运行基准测试或模型复现任务 使用 Modal CLI 执行远程计算
skills/modal-compute/SKILL.md
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用于执行或规划OpenFold3结构预测工作流。涵盖输入标准化、环境验证、结果保存及与AlphaFold等模型的对比,确保可复现性和版本溯源。
需要蛋白质或复合物结构预测 进行模型比较或评估可复现性
skills/openfold3/SKILL.md
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对比论文主张与公开代码库,用于审计论文、检查代码-声明一致性、验证可复现性及发现实现差异。
审计论文 检查代码与声明的一致性 验证特定论文的可复现性 查找论文与实现之间的不匹配
skills/paper-code-audit/SKILL.md
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用于优化科学论文论证逻辑的Skill,通过提取核心主张、识别证据链缺口并重构图表顺序来提升文章说服力。
需要优化论文论证结构 分析证据链完整性 调整图表顺序以增强逻辑流
skills/paper-narrative/SKILL.md
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将研究成果转化为包含章节、公式和引用的专业论文草稿。适用于用户请求撰写论文、起草报告或整理研究发现等场景,通过writer和verifier代理生成最终文档。
撰写学术论文 起草技术报告 整理并输出研究发现 生成基于研究的技术文档
skills/paper-writing/SKILL.md
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用于跨页阅读和交叉验证科学PDF内容,提取方法、图表、引用等关键信息并保留来源锚点,确保答案基于多部分证据而非单页。
需要从多个页面或章节综合回答的PDF查询 需要验证结论与正文、补充材料或引用一致性的场景
skills/pdf-explore/SKILL.md
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提供 Markdown、LaTeX、PDF 及代码文件的预览功能,支持浏览器渲染与 PDF 导出。当内置命令不可用时,自动降级使用 shell 或浏览器工具打开文件,便于用户快速审阅文档和报告。
需要预览生成的文档内容 查看渲染后的 Markdown 或 PDF 文件 导出报告为 PDF
skills/preview/SKILL.md
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用于回答关于Feynman产品行为、运行时、设置及技能状态的问题,通过查阅源码和实时状态确保事实准确,避免基于过时信息推断。
询问Feynman的功能或能力边界 查询当前技能、连接器或模型配置 验证产品运行状态或命令资源
skills/product-self-knowledge/SKILL.md
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用于固定骨架蛋白质序列设计的技能,支持突变建议、固定残基及设计过滤。涵盖从结构输入到候选序列验证的完整工作流,强调结果需经结构与实验验证。
需要基于固定骨架进行蛋白质序列设计 请求突变建议或固定残基处理 涉及蛋白质设计结果的过滤与筛选
skills/proteinmpnn/SKILL.md
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指导将 Feynman 研究笔记本或实验任务分发至 Modal 执行。涵盖凭据验证、资源限制、作业提交及生命周期管理,适用于 GPU 或可复现的远程计算场景。
需要调度 GPU 作业 执行可复现的远程计算任务
skills/remote-compute-modal/SKILL.md
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用于在SSH、Slurm或实验室主机上运行远程计算任务,涵盖环境配置、作业提交、日志收集及工件同步。
需要在远程主机执行科研任务 需要管理Slurm集群作业
skills/remote-compute-ssh/SKILL.md
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用于规划并执行论文、声明或基准测试的复现工作。引导用户选择环境后,利用研究代理生成复现计划、脚本及结果输出,适用于验证实验结果或构建复现包。
复现论文结果 实证验证声明 构建复现包
skills/replication/SKILL.md
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对AI研究论文或草稿进行严格的建设性内部审查,识别弱点并提供反馈,适用于提交前的质量评估。
用户要求审查AI研究论文或草稿 需要获取对学术文档的批评性反馈 希望在提交前发现潜在弱点
skills/research-review/SKILL.md
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用于在 RunPod 上配置和管理持久化 GPU Pod,支持 SSH 访问和文件传输。专为需要长期运行、涉及大规模数据集或基准测试的研究实验提供计算资源管理。
需要进行长时间运行的 GPU 研究实验 需要为基准测试或模型复制分配持久化 GPU 实例 需要通过 SSH 远程访问和控制云端 GPU 环境
skills/runpod-compute/SKILL.md
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用于单细胞基础模型分析,涵盖嵌入生成、扰动预测、细胞注释及基因程序分析。规范数据记录、预处理、模型验证及结果对比流程,确保元数据与标记基因支持,保障分析可追溯性。
需要单细胞嵌入向量 进行细胞类型注释 预测基因扰动效应 分析基因调控程序
skills/scgpt/SKILL.md
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用于运行 scvi-tools 单细胞分析工作流,支持 scVI/scANVI 设置、潜变量嵌入、批次校正、差异表达及可重复的 AnnData 分析。
scVI/scANVI 模型设置 单细胞数据批次校正 差异表达分析 细胞注释 AnnData 可重复性分析
skills/scvi-tools/SKILL.md
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用于检查当前 Feynman 工作区会话状态、日志、制品及验证情况,回答关于会话历史、文件操作和工具执行的问题。
询问当前会话发生了什么 查询已写入的文件或运行过的工具 检查未完成验证的任务
skills/self-awareness/SKILL.md
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用于记录会话进度、完成工作、发现及下一步计划。当用户要求保存笔记或撰写研究日记时触发,通过/log工作流生成持久化日志文件。
用户要求记录进度 保存会话笔记 总结已完成的工作 创建研究日记条目
skills/session-log/SKILL.md
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用于创建或修订 Feynman 技能,确保其服务于核心研究任务。涵盖命名规范、元数据定义、内容精简及验证流程,旨在优化研究闭环中的发现与合成能力。
需要创建新的可复用技能 需要修订现有技能的元数据或结构
skills/skill-creator/SKILL.md
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用于基于SolubleMPNN工作流进行溶解度感知蛋白质设计、筛选及表达友好型变体生成。涵盖输入记录、模型执行、结果保存及针对疏水斑块等特征的候选序列过滤,并附实验建议。
需要设计或筛选具有溶解度约束的蛋白质序列 生成表达友好的蛋白质变体 评估蛋白质溶解度风险
skills/solublempnn/SKILL.md
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通过调用compare工作流,利用researcher和verifier代理对比论文、工具或框架,生成基于证据的对比矩阵。适用于多源信息分析与评估场景。
用户要求比较多个来源 需要生成对比矩阵
skills/source-comparison/SKILL.md
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调用已配置模型端点并解读响应,适用于推理任务。流程包括确认端点状态、构建请求、保存元数据与响应、验证形状及处理错误,并将预测结果与事实分离。
需要调用远程或本地模型进行推理 使用自定义连接器预测器
skills/using-model-endpoint/SKILL.md
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用于创建研究监控基线并可选地安排后续检查,帮助用户跟踪特定领域的新论文、更新或设置警报。
用户要求监控某个领域 用户希望跟踪新论文 用户请求对研究领域设置警报
skills/watch/SKILL.md
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