
Un pipeline de recherche composé de 13 agents, compatible PRISMA, qui gère le cadrage, la recherche documentaire systématique, la vérification, la synthèse, la méta-analyse et le reporting au style APA.
AlterLab Deep Research est une compétence d'orchestration de recherche académique complète : elle convertit un brief de recherche en protocole, effectue des recherches bibliographiques systématiques, vérifie les sources, synthétise les preuves, évalue le risque de biais et compile des rapports conformes aux normes APA 7.0 ou PRISMA. La compétence comprend une équipe de 13 agents (formulation de la question de recherche, bibliographie, vérification, synthèse, méta-analyse, révision éditoriale, éthique, avocat du diable, surveillance, et plus encore) pour produire des résultats de recherche reproductibles et des configurations de monitoring.
À utiliser pour des travaux académiques rigoureux : revues systématiques, méta-analyses, revues de littérature, analyses de politiques ou recherche socratique guidée où l'utilisateur a besoin d'une conception méthodologique, de bibliographies organisées, d'une classification des preuves ou d'un rapport complet APA/PRISMA. Également approprié pour des briefs rapides et des modes de vérification des faits lorsqu'un passage plus léger est requis.
Idéalement associé à des orchestrateurs multi-agents avancés et des assistants de type Claude/Gemma supportant le chaînage d'outils, la synthèse longue et le rendu de modèles structurés.
Une compétence de pipeline de recherche académique complète comprenant 13 agents avec 7 modes opérationnels, dont une revue systématique conforme à PRISMA. Aucun script à exécuter — purement instructionnel. Exceptionnellement bien documentée avec des conditions de déclenchement claires, des chemins d'échec, un alignement de qualité inter-agents et un support bilingue (anglais/chinois). Le SKILL.md est exhaustif et de qualité production, bien que la compétence s'appuie fortement sur des sous-fichiers référencés (agents/, references/, templates/) qui n'étaient pas disponibles pour la revue.
Portée de la compétence et qualité de la documentation impressionnantes. Compétence de pure ingénierie de prompt sans scripts exécutables, ce qui limite les préoccupations de sécurité. La déduction de sécurité de 2 points est due à la présence de Bash dans allowed-tools sans justification claire. L'architecture est solide avec une bonne organisation des fichiers et une divulgation progressive. Utilité élevée pour un public académique/recherche, mais niche en dehors de ce domaine.
Base de données ClinVar (AlterLab)
Recherchez et interprétez les données de variants de NCBI ClinVar, accédez-y via E-utilities ou FTP, annotez les VCF et intégrez les meilleures pratiques de statut de révision et de preuves pour la génotypage.
AlterLab PyMC — Modélisation Bayésienne
Flux de travail de modélisation bayésienne utilisant PyMC (v5+) : construction de modèles hiérarchiques, exécution de l'inférence MCMC (NUTS) ou variationnelle, diagnostic d'échantillonnage et comparaison de modèles avec LOO