Zwei-Pass-Story-Review, die schnell fehlschlägt, benötigte Fix-/Refactor-/Testaufgaben erstellt und die Story nur finalisiert, nachdem Tests bestätigt wurden. - Pass 1 (nach Abschluss der Implementierungsaufgaben): Führen Sie Code-Qualität-, Lint-, Regression- und manuelle Tests durch; wenn alle bestanden sind, erstellen/confirmieren Sie die Testaufgabe; sonst erstellen Sie gezielte Fix-/Refactor...
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Verfolgen Sie wissenschaftliche Konzepte über Arbeiten hinweg, um bahnbrechende Verbindungen aufzuspüren
Historische Branchenlösungen für moderne Markt Herausforderungen finden
Legislative Entscheidungen nachverfolgen, um gescheiterte Politiken zu vermeiden
Aus früheren Design-Iterationen lernen, um aktuelle Prototypen zu verbessern.
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Reduzieren Sie die Recherchezeit, indem Sie relevante historische Lösungen schnell finden
Verdoppeln Sie die Entdeckungsrate, indem Sie auf bewährte Ideenfundamente aufbauen
Wiederholte Fehler vermeiden, indem man Fallstricke vergangener Lösungen erkennt
DEIN EQUIPMENT
Dateien, Tags und die Installation in drei Schritten
Tipp: Lies Dokumentation und Code vor der ersten Nutzung, damit du Funktion und benötigte Berechtigungen kennst.
NÄCHSTE SKRIPTE
Empfohlen basierend auf Tags und Kategorie
Cloud-Laborplatform für automatisierte Proteintests und -validierung. Verwenden Sie sie bei der Proteinentwicklung und bei der Bedürfnislage nach experimenteller Validierung, einschließlich Bindungsassays, Expressionstests, Thermostabilitätsmessungen, Enzymaktivitätsassays oder Proteinssequenzoptimierung. Verwenden Sie sie auch zum Einreichen von Experimenten über API, zum Verfolgen des Experimentstatus, zum Herunterladen von Ergebnissen, zur Optimierung von Proteinsequenzen für eine bessere Expression mit Hilfe von Rechenwerkzeugen (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) oder zur Verwaltung von Proteinentwicklungsworkflows mit Nasslaborvalidierung.
Claude Code-Agent-Erzeugungssystem, das benutzerdefinierte Agenten und Sub-Agenten mit erweiterter YAML-Frontmatter, Tools-Zugriffsmustern und MCP-Integrationsunterstützung gemäß bewährten Produktionsmustern erstellt
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.
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.