医疗健康 Skill技能列表
高血压血压监测摘要生成器Skill "generate-hypertension-followup-summary"
这个技能用于生成高血压患者的家庭血压监测数据摘要，支持临床医生咨询和家庭护理者周度风险报告。它提供客观的数据分析和通信支持，帮助管理高血压和预防风险。关键词：高血压、血压监测、临床摘要、家庭护理、健康管理、数据报告。
高血压随访临床摘要Skill "hypertension-followup-clinical-summary"
本技能用于基于家庭血压监测数据生成临床摘要，支持高血压患者的随访管理。通过规则驱动的方式，为医生交接和护理人员周度风险审查提供客观、阈值化的信息，避免主观解读。关键词：高血压、临床摘要、家庭监测、规则生成、健康管理、SEO优化。
血压监测与随访触发Skill "blood-pressure-monitoring-and-follow-up-trigger"
这是一个健康监测技能，专注于血压跟踪，通过每日简洁提醒、异常检测和自动生成医生及家庭报告，实现非侵入性的个人健康管理。关键词：健康监测、血压跟踪、提醒系统、非侵入性、自动化报告、医疗保健、随访警报。
ZINC化合物数据库Skill zinc-database
该技能用于访问ZINC数据库，这是一个包含230M+可购买化合物的免费存储库，主要用于虚拟筛选和药物发现。支持通过ZINC ID、SMILES进行精确或相似性搜索，获取3D就绪结构用于分子对接，并发现类似物。关键词：ZINC数据库，化合物搜索，药物发现，虚拟筛选，化学信息学，分子对接，先导物发现。
治疗计划写作Skill treatment-plans
本技能用于生成医疗治疗计划的专业LaTeX/PDF文档，适用于所有临床专业，包括一般医疗治疗、康复治疗、心理健康护理、慢性疾病管理、围手术期护理和疼痛管理。它基于SMART目标框架、证据支持的干预措施、法规合规性（如HIPAA）和简洁格式，帮助临床医生快速创建可操作、以患者为中心的治疗计划。关键词：治疗计划、医疗文档、LaTeX、PDF、临床医学、SMART目标、HIPAA合规、患者教育、康复计划、心理健康治疗。
Rowan量子化学平台Skill rowan
Rowan是一个云基的量子化学平台，通过Python API提供自动化计算化学工作流，支持分子性质预测（如pKa、溶解度）、几何优化、构象搜索、蛋白质-配体对接和AI驱动的蛋白质共折叠。它利用DFT、半经验和神经网络势方法，适用于药物研发、化学研究、量子化学计算和自动化化学分析。关键词：量子化学、云平台、Python API、药物发现、AI模型、计算化学、分子模拟、蛋白质对接、共折叠。
PyTDC治疗数据共享平台Skill pytdc
PyTDC是一个开源的AI就绪药物发现数据集平台，提供标准化的数据集、基准测试和数据分割，用于治疗机器学习和药理学预测。包含ADME、毒性、药物-靶点相互作用等数据集，支持机器学习模型训练和评估。关键词：AI药物发现、治疗数据共享、数据集、基准测试、机器学习、药物研发。
医学影像DICOM处理Python库Skill pydicom
PyDICOM 是一个用于处理医学影像 DICOM 文件的 Python 库，支持读取、写入、修改、转换和匿名化 DICOM 数据，关键词包括 DICOM、医学影像、Python、数据处理、医疗健康、影像分析、PACS 系统。
药物化学过滤器Skill medchem
Medchem是一个Python库，用于药物发现工作流程中的分子过滤和优先级排序。它应用药物相似性规则（如Lipinski规则）、结构警报、PAINS过滤器等，帮助高效筛选和优先处理化合物库，提升药物研发效率。关键词：药物化学、分子过滤、Python库、药物发现、Lipinski规则、结构警报、化合物筛选。
ISO13485认证文档助理Skill iso-13485-certification
这是一个帮助医疗设备制造商准备ISO 13485认证质量管理体系文档的综合工具包。它提供差距分析、模板创建、要求理解和合规检查功能，适用于医疗器械行业的质量管理认证。关键词：ISO 13485，医疗设备，质量管理，文档准备，认证，合规，QMS。
扩散对接Skill diffdock
DiffDock是一种基于扩散模型的AI分子对接工具，用于准确预测蛋白质-配体结合姿态，支持虚拟筛选、药物发现和结构基药物设计，提供置信度评分和批量处理功能，适用于生物医药研究、深度学习应用和化学信息学。
化学信息学数据处理技能Skill datamol
Datamol 是一个用于化学信息学的 Python 库，提供分子格式转换、标准化、描述符计算、指纹生成、聚类、3D 构象生成等功能，适用于药物发现和分子分析。关键词：化学信息学、药物研发、分子处理、Python、RDKit、SMILES、指纹、聚类、数据分析。