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Dateiorganisator

Organisiert Ihre Dateien und Ordner auf Ihrem Computer intelligent, indem es den Kontext versteht, Duplikate findet, bessere Strukturen vorschlägt und Bereinigungstasks automatisiert. Reduziert die kognitive Belastung und hält Ihren digitalen Arbeitsbereich aufgeräumt, ohne manuelle Arbeit.

ComposioHQ

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

#git#markdown

Technische Informationen

Autor
ComposioHQ
Kategorie
Development
Dateigröße
11.05 KB
Quell-Repository
ComposioHQ__awesome-claude-skills
Metadaten
Enthält YAML-Metadaten
Lizenz
MIT

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

ComposioHQ__awesome-claude-skills/file-organizer/SKILL.md

Warum Diese Skill Wählen

Bewährte Vorteile und messbare Wirkung

80%

Schnellere Literaturrecherche

Zeitaufwand für die Sammlung von Zielkrankheits-Evidenz aus verschiedenen Quellen reduzieren

3x

Verbesserung der Zielerreichung

Erfolgsrate steigern durch die Priorisierung genetisch validierter Ziele

50%

Forschungskosten reduzieren

Senken Sie die Ausgaben, indem Sie nicht nachverfolgbare Ziele frühzeitig im Prozess eliminieren

Anwendungsfälle

Perfekt für diese Szenarien

🔬

Zielvalidierung

Therapeutische Ziele mit Krankheitsassoziationsscores und „Druggability“-Daten validieren

💊

Drug Repurposing

Mithilfe von Zielkrankheits-Evidenzen bestehende Arzneimittel für neue Anwendungsgebiete identifizieren

🧬

Genpriorisierung

Ziele nach der Stärke der genetischen Evidenz aus GWAS und Studien zu seltenen Varianten ordnen

⚠️

Sicherheitsbewertung

Sicherheitsprofil der Zielfunktion anhand phänotypischer und Expressionsdaten bewerten

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Kostenlos

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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Eon

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.

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documentationmarkdownpython
13k
Documentation
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