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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
6.43 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/lead-research-assistant/skill.md

Warum Diese Skill Wählen

Bewährte Vorteile und messbare Wirkung

10x

Schnellere Strukturrecherche

Zugriff auf über 200 Mio. Proteinstruktionen im Vergleich zur manuellen Suche.

50%

Geringere Versuchskosten

Kosten im Nasslabor senken durch den Einsatz von KI-Vorhersagen für das erste Screening.

3x

Höhere Forschungsdurchsätze

Analysieren Sie mehrere Proteinstrukturen parallel mit automatisierten Tools.

Anwendungsfälle

Perfekt für diese Szenarien

🔬

Wirkstoffentdeckung

Bindungsstellen in neuartigen Proteinstrukturen für die gezielte Arzneimittelentwicklung identifizieren.

🧬

Protein-Engineering

Proteinsequenzen modifizieren, um ihre Stabilität oder Funktionalität zu verbessern.

📊

Strukturanalyse

Konfidenzmetriken für genaue Proteinfaltungsvorhersagen bewerten.

🧪

Forschungsvalidierung

Vergleich der vorhergesagten Strukturen mit experimentellen Daten zur Validierung.

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Agentenfabrik

Claude Code-Agent-Erzeugungssystem, das benutzerdefinierte Agenten und Sub-Agenten mit erweiterter YAML-Frontmatter, Tools-Zugriffsmustern und MCP-Integrationsunterstützung gemäß bewährten Produktionsmustern erstellt

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Development

Agenten

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.

backendcssdocker+11
481k
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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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Development

KI Multimodal

Verarbeiten und generieren Sie Multimedia-Inhalte mit der Google Gemini API. Die Funktionen umfassen die Analyse von Audiodateien (Transkription mit Zeitstempeln, Zusammenfassung, Sprachverständnis, Musik-/Soundanalyse bis zu 9,5 Stunden), das Verstehen von Bildern (Beschriftung, Objekterkennung, OCR, visuelle Fragen und Antworten, Segmentierung), die Verarbeitung von Videos (Szenerkennung, Fragen und Antworten, zeitliche Analyse, YouTube-URLs, bis zu 6 Stunden), die Extraktion aus Dokumenten (PDF-Tabellen, Formulare, Diagramme, Zeichnungen, mehrseitig) sowie die Generierung von Bildern (Text-zu-Bild, Bearbeitung, Komposition, Verfeinerung). Verwenden Sie sie bei der Arbeit mit Audio-/Videodateien, der Analyse von Bildern oder Screenshots, der Verarbeitung von PDF-Dokumenten, der Extraktion strukturierter Daten aus Medien, der Erstellung von Bildern aus Textaufforderungen oder der Implementierung multimodaler KI-Funktionen. Unterstützt mehrere Modelle (Gemini 2.5/2.0) mit Kontextfenstern bis zu 2 Millionen Token.

documentationmarkdownpython
13k
Documentation
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