UX-Forschung- und Design-Toolkit für Senior UX Designer/Researcher mit datengesteuertem Persona-Generieren, Journey Mapping, Usability-Test-Frameworks und Forschungs-Synthese. Verwenden Sie es für Nutzerforschung, Persona-Erstellung, Journey Mapping und Design-Validierung.
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Wandle vage Ideen in überprüfbare Hypothesen mit klarem Umfang und Methodik um
Konzepte aus nicht verwandten Bereichen verknüpfen, um innovative Forschungsansätze anzustoßen
Analysieren Sie die bestehende Literatur, um unerforschte Bereiche in Ihrem Fachgebiet aufzudecken
Robuste experimentelle Designs entwickeln, die potenzielle Verzerrungen und Variablen berücksichtigen.
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Den Zeitraum von der Konzeption bis zu einer tragfähigen Forschungsfrage um Stunden statt Tagen verkürzen
Erzeugen signifikant vielfältigere und kreativere Lösungen als traditionelles Brainstorming
Unbrauchbare Hypothesen frühzeitig mit integrierter kritischer Analyse eliminieren
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.
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.
Diese Fähigkeit sollte für Zeitreihenmaschinelles Lernen einschließlich Klassifikation, Regression, Clustering, Prognose, Anomalieerkennung, Segmentierung und Ähnlichkeitssuche verwendet werden. Verwenden Sie sie bei der Arbeit mit zeitlichen Daten, sequentiellen Mustern oder zeitindexierten Beobachtungen, die spezialisierte Algorithmen über standardisierte ML-Ansätze hinaus erfordern. Besonders geeignet für die Analyse univariate und multivariate Zeitreihen mit scikit-learn-kompatiblen APIs.