全切片组织学图像处理的通用技能：用 Histolab 提取与预处理 WSI 的 tile，支持切片检查、组织掩膜、随机/网格/评分 tile 提取、H&E 染色归一化与 tile 数据集准备。适合 WSI 分析；多重成像或深度学习推理流程改用 pathml。

基因组区间建模的通用技能：用 Gtars 做本地区间模型与集合代数、重叠与计数、共识与覆盖、分词化、片段处理，以及跨 Python/Rust/CLI 的 refget/BEDbase 规划。适合本地区间集合运算与模型准备。

蛋白糖基化分析与工程的通用技能：扫描典型 N-糖基化 sequon、描述 S/T-rich 区域、核对整理好的糖链证据，并准备 NetNGlyc、NetOGlyc 与 GlycoSHIELD 工作流。适合糖蛋白工程、抗体 Fc 糖基化、糖链屏蔽与位点特异性糖蛋白质组学解读。

云端生物实验的通用技能：在 Ginkgo Bioworks Cloud Lab（cloud.ginkgo.bio）上指导协议选择、输入准备、定价核对与浏览器下单，覆盖无细胞/E.coli/Pichia 蛋白表达、HiBiT/A280/LabChip 读值、IVT mRNA/circRNA 合成、热位移 assay、Echo-MS、SPR 与板读数方法接入。适合云端高通量实验委托。

生物信息学查询的通用技能：通过 CLI/Python 查询 20 多个资源，支持基因信息、BLAST/BLAT、病毒序列下载、PDB/mmCIF 结构、G2P 残基注释、富集分析、OpenTargets、COSMIC、CELLxGENE 与 8cube 小鼠表达数据。适合交互式探索与简单查询；批量或高级 BLAST 改用 biopython，多库 Python 流程改用 bioservices。

资源感知规划的通用技能：在用户需要按资源规划或运行明显耗资源的本地任务前，检测主机清单与生效的 CPU、内存、磁盘、调度器、容器与加速器限制，产出脱敏 JSON 快照与保守的规划建议，不做压测、不假设可见硬件可用。适合资源敏感任务的容量评估。

GeoPandas 工作流的通用技能：为直接调用 GeoPandas 的 GeoSeries、GeoDataFrame、空间操作与矢量数据 I/O 提供指引与本地审计工具。适合 Python 矢量空间数据处理与质量核查。

地理空间研究的通用技能：处理遥感影像、对齐坐标系与栅格网格、访问 STAC 目录、分析地理空间时间序列，并用 Python/R/Julia/JavaScript/C++/Java/Go/Rust 实现科学 GIS 工作流。适合卫星影像处理与地球观测机器学习。

DNA 序列预测的通用技能：通过 Genomic Intelligence 托管的 transformer DNA 语言模型（无需本地 GPU 或模型权重）直接从 DNA 序列预测启动子、剪接供体/受体位点、增强子活性、染色质状态、序列到表达（log TPM）与全新基因注释，并提供 find-genes-then-predict-expression 组合流程。适合给定基因符号、基因组区域或 FASTA 序列时的各类预测。

基因组坐标处理的通用技能：在 BED、GFF/GTF、VCF、SAM/BAM、WIG、PSL、genePred、Picard interval_list 与区域字符串之间转换区间，统一 0-based 半开与 1-based 闭区间，左对齐或裁剪 indel，核对两条变异记录是否描述同一变化，并诊断 GRCh37/hg19/GRCh38/T2T、chr 前缀与 liftover 问题。适合跨格式、跨工具、跨组装的坐标与变异一致性校验。

基因组区间分析的通用技能：运行本地可审计的 Geniml 工作流，校验 BED 与 universe 契约、规划 Region2Vec 或 scEmbed 运行、检查模型与分词器兼容性、评估共识 universe。适合本地基因组区间建模与可复现性核查。

AI 图像生成与编辑的通用技能：通过 OpenRouter 图像 API（Gemini、Seedream、Recraft、GPT-Image、Riverflow）生成或编辑照片、插画、概念艺术、视觉素材与 logo，并支持基于参考图的图像合成。适合文生图、图片改图与素材制作；流程或电路等技术示意图请改用科学示意图技能。

基因变异判读的通用技能：通过 Folklore MCP 获取 ClinGen 基因-疾病有效性断言，并核查公开证据与文献。适合对 GRCh38 种系 SNV/小片段插入缺失做证据溯源与判读。

计算流体力学的通用技能：规划、配置与校验 FluidSim 仿真、做求解器选型与参数审查、FFT/MPI 设置与输出诊断。适合带数值有效性与 HPC 安全约束的 CFD 任务。

流式细胞分析的通用技能：用 FlowKit 做溢漏补偿、对数变换、分层设门与 GatingML 策略。适合可复现的门控计数、群体占比与 FlowJo 分析复现。

流式细胞数据的通用技能：读写 FlowIO 支持的 FCS 2.0/3.0/3.1 文件、检查元数据与通道、提取事件并导出表格。适合底层 FCS 文件检查与格式转换。

在线制造的通用技能：在 Fictiv 平台上传 CAD 零件、配置工艺/材料/公差与检验、获取报价并下单跟踪。适合 CNC、3D 打印、钣金与注塑等按需零件加工。

数据探索分析的通用技能：对受支持的科研文件做本地化概要分析、缺失与泄漏审计、异常值与变换敏感性检查。适合 CSV/TSV/JSON 等结构化数据的初步探查与报告生成。