smina分子对接工具技能，支持SDF/MOL2输入、自动网格生成及自定义评分函数。用于蛋白质-配体对接、结合能计算、局部优化及虚拟筛选，通过Python subprocess调用CLI实现自动化流程。
用于评估科学研究严谨性，涵盖方法学、实验设计、统计有效性及偏倚分析。支持使用GRADE和Cochrane ROB框架审查科学主张，并集成生成科学示意图以增强可视化表达。
针对科索沃UNMIK第64号法规小组的法律研究技能，强调引用验证。通过检索官方档案区分其与KSC的不同，确保判决和文书引用的准确性，提供过渡期司法机制的历史与法律分析支持。
根据查询词在arxiv中搜索学术论文，提取标题、作者、摘要等关键信息，并以结构化Markdown表格形式返回结果，特别关注与智能体记忆系统相关的论文及综述文章。
辅助研究人员判断论文是否适合投稿WACV会议及选择Applications或Algorithms赛道。依据贡献类型、应用场景约束及时间窗口，对比CVPR/ICCV等CVF其他会议进行路由决策。
用于Python符号数学计算，支持代数求解、微积分、矩阵运算及代码生成，提供精确解析解而非数值近似。
基于Fischbach & Walsh理论的科研选题与决策辅助技能，提供新想法评估、项目故障排查及战略规划指导，帮助科学家系统选择研究问题并管理风险。
提供无细胞蛋白合成(CFPS)的实验指导，涵盖系统选型、产率优化、疑难蛋白表达及密码子优化策略，辅助实验规划与故障排查。
针对德国法律史的多阶段法律分析技能，涵盖从罗马法到现代联邦德国的规范演变。通过结构化论证链（规范、要件、事实、证据、反方），确保法律历史研究的严谨性与溯源准确性。
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