⚙️ Backend

Führen Sie Massen-Code-Refaktorisierungsoperationen durch, z. B. das Umbenennen von Variablen/Funktionen zwischen Dateien, das Ersetzen von Mustern und das Aktualisieren von API-Aufrufen. Verwenden Sie dies, wenn Nutzer das Umbenennen von Bezeichnern, das Ersetzen veralteter Code-Muster, das Aktualisieren von Methodenaufrufen oder konsistente Änderungen an mehreren Orten anfordern.

Übertragen Sie Code zwischen Dateien mit zeilenweiser Präzision. Verwenden Sie dies, wenn Benutzer anfordern, Code von einem Ort zu einem anderen zu kopieren, Funktionen oder Klassen zwischen Dateien zu verschieben, Codeblöcke zu extrahieren oder Code an bestimmten Zeilennummern einzufügen.

Erstellen Sie SEO-optimisierten Marketinginhalt mit konsistenter Markenstimme. Beinhaltet Markenstimmenanalysator, SEO-Optimierer, Inhaltsrahmenwerke und Social-Media-Vorlagen. Verwenden Sie es beim Schreiben von Blogposts, Erstellen von Social-Media-Inhalten, Analysieren der Markenstimme, Optimieren der SEO, Planen von Inhaltskalendern oder wenn der Nutzer Inhaltserstellung, Markenstimme, SEO-Optimierung, Social-Media-Marketing oder Inhaltsstrategie erwähnt.

Zugriff auf die COSMIC-Krebsmutationendatenbank. Abfrage von somatischen Mutationen, Cancer Gene Census, Mutationssignaturen, Genfusionen für Krebsforschung und Präzisionsonkologie. Erfordert Authentifizierung.

Technische Leitungsanweisungen für Engineering-Teams, Architekturentscheidungen und Technologie-Strategie. Beinhaltet Tech-Debt-Analysator, Team-Skalierungsrechner, Engineering-Metriken-Frameworks, Technologie-Evaluierungstools und ADR-Vorlagen. Verwenden Sie es bei der Bewertung von Tech-Debt, der Skalierung von Engineering-Teams, der Evaluierung von Technologien, der Treffen von Architekturentscheidungen, der Festlegung von Engineering-Metriken oder wenn der Nutzer CTO, Tech Debt, technical debt, Team-Skalierung, Architekturentscheidungen, Technologie-Evaluierung, Engineering-Metriken, DORA-Metriken oder Technologie-Strategie erwähnt.

Arbeite mit MongoDB (Dokumentendatenbank, BSON-Dokumente, Aggregationspipelines, Atlas Cloud) und PostgreSQL (relationale Datenbank, SQL-Abfragen, psql-CLI, pgAdmin). Verwende es bei der Designung von Datenbankschemata, der Erstellung von Abfragen und Aggregationen, der Optimierung von Indizes für Leistung, der Durchführung von Datenbankmigrations, der Konfiguration von Replikation und Sharding, der Implementierung von Sicherungs- und Wiederherstellungsstrategien, der Verwaltung von Datenbankbenutzern und -berechtigungen, der Analyse der Abfrageleistung oder der Verwaltung von Produktionsdatenbanken.

Verwaltet Deprecierung und Migration. Verwenden Sie es beim Entfernen alter Systeme, APIs oder Features, beim Migrieren von Benutzern von einer Implementierung zu einer anderen oder beim Migrieren eines Datenbankschemas in der Produktion, z. B. zum Umbenennen oder Löschen einer Spalte ohne Ausfallzeit (Expand/Contract). Verwenden Sie es auch, um zu entscheiden, ob vorhandener Code gepflegt oder eingestellt werden soll.

Zugriff auf und Analyse umfassender Arzneimittelinformationen aus der DrugBank-Datenbank, einschließlich Arzneimiteleigenschaften, Wechselwirkungen, Ziele, Wege, chemische Strukturen und Pharmakologiedaten. Diese Fähigkeit sollte bei der Arbeit mit pharmazeutischen Daten, Arzneimittelforschungsforschungen, Pharmakologiestudien, Arzneimittel-Arzneimittel-Wechselwirkungsanalysen, Zielidentifizierung, chemischen Ähnlichkeitssuchen, ADMET-Vorhersagen oder bei jeder Aufgabe verwendet werden, die detaillierte Arzneimittel- und Arzneimittelzielinformationen aus der DrugBank erfordert.

Fachberater für Expert-Elevator-Pitches zur Erstellung überzeugender, präziser Einführungen von 30–60 Sekunden, die auf bestimmte Zielgruppen und Kontexte zugeschnitten sind. Diese Fähigkeit sollte verwendet werden, wenn Nutzer Elevator Pitches für Bewerbungsgespräche, Networking-Events, Investorentreffen oder Sozialmedia-Profile entwerfen müssen. Führt Nutzer durch strukturierte Ermittlungen, wendet bewährte Frameworks an (Three C's, Vier-Teile-Struktur), integriert Storytelling-Techniken und liefert mehrere Pitch-Versionen mit branchenspezifischen Hooks und Abschlusszeilen.

Greifen Sie auf das European Nucleotide Archive über API/FTP zu. Abrufen von DNA/RNA-Sequenzen, Rohdatenreads (FASTQ) und Genomassemblierungen per Zugriffsnummer für Genomik- und Bioinformatik-Pipelines. Unterstützt multiple Formate.

Abfrage der Ensembl-Genomedatenbank REST-API für über 250 Arten. Gen-Suchen, Sequenzabfrage, Variantenanalyse, vergleichende Genomik, Orthologe, VEP-Vorhersagen für die Genomforschung.

Phylogenetischer Baum-Toolkit (ETE). Baummanipulation (Newick/NHX), Detektion evolutiver Ereignisse, Orthologie/Paralogie, NCBI-Taxonomie, Visualisierung (PDF/SVG) für Phylogenomik.

Fragen Sie die openFDA-API nach Medikamenten, Geräten, unerwünschten Ereignissen, Rückrufen, regulatorischen Einreichungen (510k, PMA) und Substanzidentifizierung (UNII) für FDA-Regulierungsdatenanalyse und Sicherheitsforschung.

Zerlegen Sie Funktionsanfragen in detaillierte, implementierbare Pläne mit klaren Aufgaben. Verwenden Sie dies, wenn der Nutzer eine neue Funktion, eine Verbesserung oder eine komplexe Änderung anfordert.

Diese Fähigkeit verarbeitet Dateien mit Figlet-Tags und ersetzt sie durch ASCII-Art-Darstellungen. Sie erkennt und bewahrt Kommentastyle (Doppel-Schrägstrich, Raute, Doppel-Geviertstrich, Schrägstrich-Stern) auf, verwaltet Node.js-Abhängigkeiten automatisch und unterstützt über 400 Schriftarten (Standard ist die Standard-Schriftart). Die Fähigkeit sollte verwendet werden, wenn ein Nutzer die Umwandlung von markiertem Text in einer Datei in ASCII-Art unter Verwendung von Figlet-Tag-Syntax anfordert oder wenn er verfügbare Schriftarten auflisten möchte.

Beispielfertigkeit zur Demonstration sicherer Dateireferenzauflösung mit unterstützenden Dateien

Parseren von FCS (Flow Cytometry Standard)-Dateien v2.0-3.1. Extrahieren von Ereignissen als NumPy-Arrays, Lesen von Metadaten/Kanälen, Umwandlung in CSV/DataFrame für die Vorverarbeitung von Durchflusszytometriedaten.

Framework für Computational Fluid Dynamics-Simulationen mit Python. Verwenden Sie es bei der Durchführung von Strömungsdynamiksimulationen einschließlich Navier-Stokes-Gleichungen (2D/3D), Flachwassergleichungen, geschichteten Strömungen oder bei der Analyse von Turbulenz, Wirbel Dynamik oder geophysikalischen Strömungen. Bietet Pseudospektralmethoden mit FFT, HPC-Unterstützung und umfassende Ausgangsanalyse.

Abfrage von NCBI Gene über E-utilities/Datasets API. Suchen nach Symbol/ID, Abrufen von Geninformationen (RefSeqs, GO, Lokalisationen, Phänotypen), Batch-Suchanfragen für Genannotation und Funktionsanalyse.

Generieren oder bearbeiten Sie Bilder mit KI-Modellen (FLUX, Gemini). Verwenden Sie sie für wissenschaftliche Illustrationen, Diagramme, Schemata, Infografiken, Konzeptvisualisierungen und künstlerische Bilder. Unterstützt Bildbearbeitung zum Ändern vorhandener Bilder (Farbänderung, Hinzufügen/Entfernen von Elementen, Stiltypübertragung). Nützlich für Abbildungen, Poster und visuelle Erklärungen.

Python-Bibliothek zur Arbeit mit geospatialen Vektordaten einschließlich Shapefiles, GeoJSON und GeoPackage-Dateien. Verwendbar bei der Arbeit mit Geodaten für Raumanalyse, geometrische Operationen, Koordinatentransformationen, räumliche Joins, Overlay-Operationen, Choroplethenkarten oder beliebige Aufgaben, die das Lesen/Schreiben/Analysieren von vektoriellen Geodaten umfassen. Unterstützt PostGIS-Datenbanken, interaktive Karten und Integration mit matplotlib/folium/cartopy. Verwendbar für Aufgaben wie Pufferanalyse, räumliche Joins zwischen Datensätzen, Auflösung von Grenzen, Clippen von Daten, Berechnung von Flächen/Entfernungen, Umprojektion von Koordinatensystemen, Erstellung von Karten oder Konvertierung zwischen räumlichen Dateiformaten.

Diese Fähigkeit sollte zu Beginn jeder rechenintensiven wissenschaftlichen Aufgabe verwendet werden, um verfügbare Systemressourcen (CPU-Kerne, GPUs, Arbeitsspeicher, Speicherplatz) zu erkennen und zu melden. Sie erstellt eine JSON-Datei mit Ressourceninformationen und strategischen Empfehlungen, die Entscheidungen zum Rechenansatz informieren, wie z. B. die Nutzung von paralleler Verarbeitung (joblib, multiprocessing), Out-of-Core-Computing (Dask, Zarr), GPU-Beschleunigung (PyTorch, JAX) oder speichereffiziente Strategien. Verwenden Sie diese Fähigkeit vor der Durchführung von Analysen, dem Trainieren von Modellen, der Verarbeitung großer Datensätze oder jeder Aufgabe, bei der Ressourcenbeschränkungen relevant sind.

CLI/Python-Toolkit für schnelle Bioinformatik-Abfragen. Bevorzugt für schnelle BLAST-Suchen. Zugang zu mehr als 20 Datenbanken: Geninformationen (Ensembl/UniProt), AlphaFold, ARCHS4, Enrichr, OpenTargets, COSMIC, Genom-Downloads. Für erweiterte BLAST/Batch-Verarbeitung verwenden Sie Biopython. Für die Integration mehrerer Datenbanken verwenden Sie Bioservices.

High-Performance-Toolkit für Genomintervallanalyse in Rust mit Python-Bindings. Verwenden Sie es bei der Arbeit mit Genomregionen, BED-Dateien, Deckungsverläufen, Überlappungsdetektion, Tokenisierung für ML-Modelle oder Fragmentanalyse in Anwendungen der Computational Genomics und Machine Learning.