STRING数据库技能是一个用于蛋白-蛋白相互作用查询、网络分析、功能富集（如GO和KEGG）和系统生物学研究的工具。它支持5000+物种的相互作用数据，适用于生物信息学、分子诊断和科研数据分析。关键词：蛋白相互作用、网络分析、功能富集、STRING API、生物信息学、数据查询。

ETE工具包是一个用于系统发育树分析和可视化的Python工具集，支持树操作、进化事件检测、正交性分析、NCBI分类学集成及高质量可视化。适用于系统发生学研究、基因家族分析、聚类分析和科研绘图。关键词：系统发育树、进化分析、树可视化、基因树、正交性、NCBI分类学、聚类分析。

这个技能用于查询Ensembl基因组数据库的REST API，支持250多种物种的基因查找、序列检索、变异分析、比较基因组学等功能，适用于基因组研究、生物信息学分析和数据整合。关键词：Ensembl, 基因组数据库, 基因查询, 序列检索, 变异分析, 比较基因组学, REST API, 生物信息学, 数据检索。

用例2.0是一种现代用例建模方法，适用于敏捷团队，用于从用户角度建模系统行为、派生用户故事、并通过切片进行价值驱动优先级排序。关键词：用例建模、敏捷开发、用户故事、需求分析、系统分析、软件工程。

这个技能是关于需求优先排序方法的综合指南，包括 MoSCoW、Kano 模型、WSJF 和 Wiegers 矩阵等技术。用于在软件开发或产品管理中，根据业务价值、客户影响或实施效率来排名需求，优化资源分配和决策制定。关键词：需求优先排序，MoSCoW，Kano 模型，WSJF，价值成本风险，需求分析。

本技能利用LLMREI研究支持的模式，通过AI主导的结构化访谈，有效地执行利益相关者访谈，以提取和明确项目需求。关键词：利益相关者访谈、需求提取、LLMREI、AI访谈、需求工程。

该技能用于分析软件或系统需求的完整性和识别缺失部分，通过多种检查清单和标准确保需求覆盖全面，适用于产品管理和开发流程。关键词：差距分析、需求完整性、NFR检查、INVEST标准、需求验证。

科学工作流管理技能帮助用户根据计算科学需求选择和实施合适的工作流工具，从轻量级的joblib缓存到复杂的Prefect、Parsl、FireWorks和quacc编排。适用于计算化学、机器学习、材料科学等科学计算场景，提供从简单脚本到生产级工作流的渐进增强方案。关键词包括科学工作流、工作流管理、计算科学、joblib、Prefect、Parsl、FireWorks、quacc、HPC、云原生。

这个技能通过Rube MCP自动化SimilarWeb操作，用于获取网站流量、排名和数字市场情报数据，便于数据分析和决策支持。关键词：SimilarWeb、自动化、网站流量、排名、数字市场情报、数据分析、Rube MCP。

此技能提供Linear票务管理的标准操作流程，包括问题创建、状态更新、证据附加等最佳实践，以及开发、暂存和完成阶段的证据模板，便于团队协作和项目管理。关键词：Linear, 票务管理, SOP, 证据模板, 验收标准, 项目管理, 工具集成

这是一个用于生成产品需求文档（PRD）的技能，通过询问关键澄清问题并基于用户回答自动生成结构化PRD文档，适用于产品管理、需求分析、项目规划和敏捷开发场景，帮助团队明确功能目标、用户故事和功能需求，提升开发效率。关键词：产品需求文档、PRD、需求分析、项目管理、敏捷开发、用户故事、功能需求、文档生成。

这是一个用于在 Linear 项目管理工具中搜索问题的技能，支持关键词文本搜索和多种过滤器（如团队、状态、优先级），帮助团队高效管理和查找任务。关键词：Linear, 搜索, 项目管理, 问题跟踪, 过滤器。