Diese Fähigkeit soll bei der Arbeit mit genomischen Intervall-Daten (BED-Dateien) für maschinelles Lernen verwendet werden. Verwenden Sie sie für die Trainierung von Region-Embeddings (Region2Vec, BEDspace), die Analyse von Einzelzell-ATAC-seq-Daten (scEmbed), das Erstellen von Konsensus-Peaks (Universen) oder jegliche ML-basierte Analyse von genomischen Regionen. Anwendbar auf BED-Dateiensammlungen, scATAC-seq-Daten, Chromatin-Zugänglichkeitsdatasets und region-basiertes genomisches Feature-Lernen.
Schnelle Integration in Ihren Workflow mit minimaler Einrichtung
Aktive Open-Source-Community mit kontinuierlichen Updates
MIT/Apache-Lizenz für kommerzielle und private Nutzung
Anpassbar und erweiterbar nach Ihren Bedürfnissen
Laden Sie die Skill-Datei aus dem Quell-Repository herunter oder kopieren Sie sie
Platzieren Sie die Skill-Datei im Skills-Verzeichnis von Claude (normalerweise ~/.claude/skills/）。
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
Alle Skills stammen aus der Open-Source-Community und bewahren die Urheberrechte der ursprünglichen Autoren
K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/geniml/skill.mdBewährte Vorteile und messbare Wirkung
Automatisieren Sie wiederholte UI-Tests, um die Testzeit zu halbieren.
Finden Sie UI-Fehler 3x schneller mit detaillierten Protokollen und Screenshots.
Erreichen Sie mit Playwright eine nahezu vollständige Abdeckung kritischer Benutzerpfade.
Perfekt für diese Szenarien
Identifizieren und beheben Sie Frontend-Fehler schnell durch das Erfassen von Screenshots und Protokollen.
Überprüfen Sie Web-App-Layouts mit Playwright auf mehreren Geräten und Bildschirmgrößen.
Führen Sie End-to-End-Tests automatisch aus, um Regressionen vor der Bereitstellung aufzuspüren.
Erstellen Sie Screenshots von kritischen Benutzerabläufen für die Dokumentation oder Fehlerberichte.