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Move Code Quality

Analysiert Move-Sprachpakete anhand der offiziellen Move Book Code Quality Checklist. Nutzen Sie diese Fähigkeit bei der Überprüfung von Move-Code, bei der Prüfung der Move 2024 Edition-Compliance oder bei der Analyse von Move-Paketen auf bewährte Praktiken. Aktiviert sich automatisch bei der Arbeit mit .move-Dateien oder Move.toml-Manifesten.

1NickPappas

Kernfunktionen

Sofort Einsatzbereit

Schnelle Integration in Ihren Workflow mit minimaler Einrichtung

Community-Verifiziert

Aktive Open-Source-Community mit kontinuierlichen Updates

Völlig Kostenlos

MIT/Apache-Lizenz für kommerzielle und private Nutzung

Flexible Erweiterung

Anpassbar und erweiterbar nach Ihren Bedürfnissen

Verwendung

1Skill-Datei Abrufen

Laden Sie die Skill-Datei aus dem Quell-Repository herunter oder kopieren Sie sie

2In Claude Installieren

Platzieren Sie die Skill-Datei im Skills-Verzeichnis von Claude (normalerweise ~/.claude/skills/)。

3Nutzung Starten

Starten Sie Claude neu oder führen Sie den Reload-Befehl aus, um die Skill zu laden

Tipp: Lesen Sie die Dokumentation und den Code vor der ersten Verwendung sorgfältig durch, um die Funktionalität und Berechtigungsanforderungen zu verstehen

Verwandte Tags

#ci-cd#markdown#testing

Technische Informationen

Autor
1NickPappas
Kategorie
Web3 & Blockchain
Dateigröße
12.69 KB
Quell-Repository
1NickPappas__move-code-quality-skill
Metadaten
Enthält YAML-Metadaten
Lizenz
MIT

Alle Skills stammen aus der Open-Source-Community und bewahren die Urheberrechte der ursprünglichen Autoren

1NickPappas__move-code-quality-skill/skill.md

Warum Diese Skill Wählen

Bewährte Vorteile und messbare Wirkung

10x

Schnelleres Modelltraining

Zugriff auf vorverarbeitete Datensätze zur signifikanten Reduzierung der Datenaufbereitungsdauer

30%

Verbesserte Genauigkeit

Gerüst-Aufteilungen verwenden, um sicherzustellen, dass Modelle auf neue Chemikalien verallgemeinern können

50%

Kostenreduktion

KI-fähige Datensätze minimieren Fehlversuche in Experimenten der Arzneimittelentwicklung

Anwendungsfälle

Perfekt für diese Szenarien

💊

ADME-Vorhersage

Absorption, Verteilung, Metabolismus und Ausscheidung von neuen Arzneimittelkandidaten vorhersagen

☠️

Toxizitäts-Screening

Identifizieren Sie potenzielle toxische Wirkungen frühzeitig in der Arzneimittelentwicklung, um Misserfolge zu reduzieren

🔗

Wirkstoff-Ziel-Interaktion

Molekulare Wechselwirkungen zwischen Verbindungen und biologischen Zielen modellieren

🧪

Molekulares Benchmarking

Vergleichen der Modellleistung auf standardisierten therapeutischen Datensätzen

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Generieren und pflegen Sie AGENTS.md-Dateien entsprechend der öffentlichen agents.md-Konvention. Verwenden Sie dies bei der Erstellung von Dokumentation für KI-Agenten-Workflows, Onboarding-Anleitungen oder bei der Standardisierung von Agenten-Interaktionsmustern zwischen Projekten.

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Anthropic-Experte

Experte für Anthropic Claude API, Modelle, Prompt-Engineering, Funktionsaufrufe, Vision und Best Practices. Wird bei anthropic, claude, api, prompt, function calling, vision, messages api, embeddings ausgelöst.

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