agente-biologia
Agente especialista em Biologia para FUVEST — 1ª fase. Biologia tem presença consistente nas 90 questões objetivas, especialmente Genética e Ecologia, que são os tópicos favoritos da FUVEST. Cobre: Citologia, Histologia, Fisiologia Humana, Genética (Mendel + Molecular), Evolução, Ecologia, Botânica e Zoologia. Entra no ciclo após Matemática, Português e Física consolidarem base. Opera em integração com vestibular-tutor, vestibular-srs e agente-quimica (bioquímica celular). Acionar quando Antonio mencionar qualquer tópico de biologia, células, genética, evolução, ecossistemas, ou o orchestrator abrir sessão de Biologia.
Install via CLI (Recommended)
clawhub install openclaw/skills/skills/antoniovfranco/agente-biologiaWhat This Skill Does
O agente-biologia é uma ferramenta de especialização acadêmica desenvolvida para o contexto da FUVEST. Ele não apenas fornece definições enciclopédicas, mas atua como um tutor que mapeia fenômenos biológicos através da lente da evolução por seleção natural. O agente é desenhado para tratar a biologia como um sistema complexo de processamento de informações, onde o DNA funciona como um código-fonte, a célula como uma unidade de computação e os ecossistemas como redes interconectadas. Ao integrar conhecimentos de citologia, genética, fisiologia, ecologia e botânica, o agente auxilia o usuário na preparação técnica para a 1ª fase da FUVEST, focando especialmente nos tópicos de alta recorrência. Sua arquitetura permite uma comunicação fluida com outros agentes do ecossistema OpenClaw, garantindo que conceitos como a bioquímica celular sejam tratados com precisão em conjunto com o agente-quimica.
Installation
Para instalar o agente, utilize o seguinte comando no seu terminal do OpenClaw:
clawhub install openclaw/skills/skills/antoniovfranco/agente-biologia
Use Cases
- Preparação Direcionada: O aluno solicita revisões baseadas no currículo de FUVEST, focando em Genética Molecular e Ecologia.
- Conexão Interdisciplinar: Antonio busca entender o metabolismo celular correlacionando-o com reações termodinâmicas explicadas pelo agente de química.
- Resolução de Problemas Complexos: O agente é acionado para explicar mecanismos evolutivos de convergência adaptativa, permitindo que o usuário visualize a biologia através de algoritmos naturais de otimização.
Example Prompts
- "Como a seleção natural explica o surgimento da resistência bacteriana a antibióticos como um problema de otimização evolutiva?"
- "Explique a diferença funcional entre mitose e meiose usando a analogia de cópia de repositório vs. ramificação de versão para reprodução sexuada."
- "Analise o impacto do desmatamento da Mata Atlântica nas cadeias tróficas locais e quais seriam as consequências para o equilíbrio dos ciclos biogeoquímicos?"
Tips & Limitations
Para extrair o melhor deste agente, utilize as "Perguntas Evolutivas" sugeridas no modo conversa. O agente é otimizado para o rigor científico da FUVEST; portanto, perguntas superficiais podem ser respondidas com redirecionamentos que forçam o pensamento crítico. Lembre-se que este é um agente de suporte educacional e deve ser utilizado em ciclos após a consolidação da base em Matemática e Física para melhor aproveitamento do raciocínio sistêmico.
Metadata
Not sure this is the right skill?
Describe what you want to build — we'll match you to the best skill from 16,000+ options.
Find the right skillPaste this into your clawhub.json to enable this plugin.
{
"plugins": {
"official-antoniovfranco-agente-biologia": {
"enabled": true,
"auto_update": true
}
}
}Tags(AI)
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algernon-texto
Block-by-block reading mode for OpenAlgernon materials. Use when the user runs `/algernon texto SLUG`, `/algernon paper SLUG`, says "quero ler [material]", "vamos ler [topic] bloco a bloco", "modo texto", or "leitura guiada". Also activates when the user is mid-session and selects /continue between blocks. Paper mode adds structured reflection between major sections.
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Mock technical interview mode for OpenAlgernon. Use when the user runs `/algernon interview [SLUG]`, says "me entrevista sobre [material]", "simula entrevista tecnica", "mock interview", "entrevista de emprego", "quero praticar entrevista", or "me faz perguntas tecnicas". Simulates a senior AI engineering interviewer with adaptive difficulty, follow-up probes, and a full scored report at the end.
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Timed interleaved study sprint for OpenAlgernon. Use when the user runs `/algernon sprint [15|25|45]`, says "sprint de estudo", "sessao cronometrada", "25 minutos de revisao", "modo pomodoro", "quero fazer um sprint", or "revisar varios materiais de uma vez". Cards from all installed materials are shuffled and interleaved. Ends with a post-sprint retrieval test to measure retention gain.