Assesses whether a medical research topic is worth starting now by separating true novelty from pseudo-novelty, auditing real feasibility under stated resource constraints, and forcing a concrete start / narrow / redesign / stop decision. Always require explicit assumptions and never fabricate refer
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Generates complete programmed-cell-death (PCD) / regulated-cell-death (RCD) bulk-transcriptome oncology research designs from a user-provided disease and mechanism theme. Always use this skill whenever a user wants to design, plan, or structure a cancer bioinformatics study built around cell-death p
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Use when writing medical school personal statements, residency application essays, fellowship statements, or graduate school admissions essays. Crafts compelling narratives highlighting clinical experiences, research achievements, and career motivations for healthcare education applications.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Detects overlooked, underrepresented, weakly resolved, or poorly validated populations and subgroups within a biomedical research area so users can identify more precise and meaningful study populations. Always use this skill when the real question is not just what is under-studied, but which popula
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Compares multiple study-route options for the same biomedical research question and recommends one primary plan, while explicitly explaining why alternative routes are secondary, premature, weaker, or dependency-heavy. Always use this skill when the user already has a reasonably defined question but
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Generates complete process-related diagnostic biomarker bioinformatics research designs from a user-provided disease context, gene-family or pathway theme, and validation direction. Use when a study centers on process-related genes, DEG and WGCNA integration, machine-learning feature selection, nomo
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Use when you need a standardized R CLI workflow to train a two-class random forest model from an expression-like feature matrix, rank variable importance, and generate reproducible error and importance plots. NOT for regression tasks, multi-class classification, missing-value imputation, preprocessi
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Designs complete single-cell research plans from a user-provided biomedical direction. Always use this skill whenever a user wants to design, scope, or structure a single-cell study — including disease-focused, mechanism-focused, biomarker-focused, translational, perturbation-inspired, or validation
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Generates complete single-compound network-toxicology research designs from one exposure, one disease or toxic phenotype, and a validation direction. Use when a study centers on one compound–one disease link and needs target collection, overlap construction, enrichment, PPI hub prioritization, docki
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Generates complete reference-grounded single-drug adverse-effect network-pharmacology research designs from a user-provided drug, adverse event, and desired evidence depth. Always use this skill when a user wants to design, plan, or upgrade a conventional network-pharmacology study centered on one f
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Generates complete reference-grounded single-drug adverse-effect network-pharmacology research designs from a user-provided drug, adverse event, and desired evidence depth. Always use this skill when a user wants to design, plan, or upgrade a conventional network-pharmacology study centered on one f
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Generates complete FAERS pharmacovigilance study designs for one-drug whole-profile safety mapping using signal detection, subgroup analysis, onset/seriousness characterization, and conservative label-gap interpretation.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Generates complete conventional single-gene oncology research designs from a user-provided cancer context, target gene, and validation direction. Use when a study centers on a fixed candidate gene and needs expression, prognosis, clinicopathologic association, functional interpretation, immune conte
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Refines broad, vague, or aspirational biomedical research objectives into clear, bounded, measurable, executable, and downstream-ready study objective statements. Always use this skill when a user has a general aim such as “explore a mechanism,” “study prognosis,” “investigate biomarkers,” or “look
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Use when you need a standardized R CLI workflow to run two-class SVM-RFE feature ranking on an expression-like matrix, choose an informative feature count from cross-validated error, and generate reproducible ranking and error plots. NOT for regression, multi-class classification, missing-value impu
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Use when converting medical text between academic and patient-friendly tones, translating medical jargon for patients, adapting research papers for public audiences, or rewriting clinical notes for patient handouts. Maintains medical accuracy while adjusting readability level.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Rapidly maps the evidence landscape around a medical topic by organizing major research streams, target populations, endpoints, methods, evidence density, and thin areas. Use this skill BEFORE medical-research-gap-finder — it provides the structured landscape that makes formal gap analysis more rigo
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
PyTorch-native Graph Neural Network framework for molecules and proteins. Suitable for building custom GNN architectures for drug discovery, protein modeling, or knowledge graph reasoning. Best for custom model development, protein property prediction, and retrosynthesis. If you need pretrained mode
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Generates complete tumor immune-infiltration-guided bulk-transcriptome diagnostic biomarker and machine-learning research designs from a user-provided cancer type and study direction. Always use this skill whenever a user wants to design, plan, or build a tumor bioinformatics study centered on diffe
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Generates complete two-sample Mendelian randomization research designs from a user-provided outcome, exposure or exposure family, and robustness direction. Use when a study centers on summary-statistics causal inference with instrument selection, harmonization, IVW-primary estimation, complementary
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Extracts concrete unmet clinical needs from guidelines, reviews, real-world studies, and clinical-practice evidence. Use this skill when a user wants to turn broad medical research value into specific clinical pain points such as weak early detection, poor risk stratification, treatment-response het
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Какво означават данните.
Пазя съществуващия каталог и добавям намерени SKILL.md файлове след прочит на метаданните. Наличният индекс остава използваем, когато проверката е частична.
Платформата и нивото описват записаното в източника. Те не са гаранция за съвместимост. Български текст се показва само когато в каталога има отделен превод; иначе виждате оригинала с означен език.
Общите звезди показват натрупана популярност. За „Набират интерес“ се сравнява измереният темп при достатъчен интервал. ≥ означава непълна извадка. Под един час не изчислявам дневен темп; методът и изминалият период се показват до записа.
Проверете файла, лиценза и нужния достъп преди употреба. Нито каталогът, нито четенето на SKILL.md изпълняват външни инструкции.