对任何问题、决策或创意挑战，开展多视角头脑理事会的审议。当用户需要多元观点、需要帮助做出艰难决策、要求进行委员会/专家组/董事会讨论、希望从多个角度探讨问题、请求反方观点分析，或说出“不同专家会如何看待这个问题”、“帮我从各方面思考一下”、“理事会模式”、“头脑理事会”或“对此进行审议”等话时，请使用此技能。当用户面临困境、权衡取舍或复杂选择且无明显答案时，也应触发此技能。

用于科学研究辅助的多智能体AI系统，可自动化从数据分析到论文发表的研究流程。当需要从数据集中生成研究想法、开发研究方法、执行计算实验、进行文献检索或生成符合发表要求的LaTeX格式论文时，应使用此功能。支持端到端研究流程，并提供可自定义的智能体编排。

用于访问、分析和提取SEC EDGAR申报文件数据的Python库。适用于处理SEC申报文件、财务报表（利润表、资产负债表、现金流量表）、XBRL财务数据、内幕交易（4号表格）、机构持股（13F表格）、公司财务信息、年度/季度报告（10-K、10-Q）、委托书（DEF 14A）、8-K重大事件、按股票代码/CIK/行业筛选公司、多期财务分析或任何SEC监管申报文件。

通过API/FTP访问欧洲核苷酸档案库，按 accession 获取DNA/RNA序列、原始测序数据（FASTQ）和基因组组装结果，用于基因组学和生物信息学流程。支持多种格式。

一套全面的蛋白质语言模型工具包，包含ESM3（跨序列、结构和功能的生成性多模态蛋白质设计）和ESM C（高效蛋白质嵌入与表示）。在处理蛋白质序列、结构或功能预测、设计新型蛋白质、生成蛋白质嵌入、执行逆向折叠或开展蛋白质工程任务时使用此工具。支持本地模型使用和基于云的Forge API以实现可扩展推理。

对超过200种文件格式的科学数据文件进行全方位的探索性数据分析。该技能适用于分析任何科学数据文件，以理解其结构、内容、质量与特征。自动识别文件类型，并生成包含格式特定分析、质量指标及下游分析建议的详细Markdown报告。覆盖化学、生物信息学、显微镜、光谱学、蛋白质组学、代谢组学及通用科学数据格式。

使用AI模型（FLUX、Nano Banana 2）生成或编辑图像，适用于通用图像生成，包括照片、插图、艺术作品、视觉素材、概念设计等非技术图表或示意图的任何图像。对于流程图、电路图、路径图和技术图表，请使用“科学示意图”技能。

涵盖遥感、GIS、空间分析、地球观测机器学习及30多个科学领域的综合地理空间科学技能。支持卫星影像处理（哨兵、陆地卫星、MODIS、SAR、高光谱）、矢量与栅格数据操作、空间统计、点云处理、网络分析、云原生工作流（STAC、COG、Planetary Computer），并支持8种编程语言（Python、R、Julia、JavaScript、C++、Java、Go、Rust），提供500多个代码示例。适用于遥感工作流、GIS分析、空间机器学习、地球观测数据处理、地形分析、水文建模、海洋空间分析、大气科学及任何地理空间计算任务。

一个用于处理地理空间矢量数据的 Python 库，支持 Shapefile、GeoJSON 和 GeoPackage 文件。适用于进行地理数据分析、几何运算、坐标变换、空间连接、叠加分析、伪彩地图绘制，或任何涉及读取/写入/分析矢量地理数据的任务。支持 PostGIS 数据库、交互式地图，以及与 matplotlib、folium 和 cartopy 的集成。适用于缓冲区分析、数据集间空间连接、边界合并、数据裁剪、面积/距离计算、坐标系重投影、地图绘制，以及在不同空间文件格式间转换等任务。