Weltklasse-Prompt-Kraftwerk, das produktionsreife Mega-Prompts für jede Rolle, Branche und Aufgabe durch einen intelligenten 7-Fragen-Flow, 69 umfassende Voreinstellungen in 15 professionellen Domänen (technisch, wirtschaftlich, kreativ, rechtlich, finanziell, Personalwesen, Design, Kundenbetreuung, Führung, Fertigung, Forschung und Entwicklung, regulatorisch, spezialtechnisch, Forschung, kreative Medien), multiple Ausgabeformate (XML/Claude/ChatGPT/Gemini), Qualitätsvalidierungsschleusen und kontextuelle Best Practices von OpenAI/Anthropic/Google generiert. Unterstützt sowohl Kern- als auch erweiterte Modi mit TestSzenarien und Prompt-Variationen.
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Absorption, Stoffwechsel und Toxizität abschätzen, um Arzneimittelkandidaten frühzeitig zu priorisieren
GCN/MPNN-Modelle auf MoleculeNet für optimierte Leistung bewerten
Vortrainierte Modelle beschleunigen das virtuelle Screening von Verbindungsbibliotheken
Toxizitätsrisiken neuer chemischer Verbindungen vorhersagen und minimieren
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Die Zeit zur Identifizierung vielversprechender Medikamentenkandidaten halbieren
Überspringen Sie Trainingsschritte mit gebrauchsfertigen Modellen für schnelle Vorhersagen
Laborkosten senken durch computergestützte Vorhersage von Toxizitätsrisiken
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
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.
Validieren Sie OpenAPI-, Swagger- und GraphQL-Schemas auf Übereinstimmung mit der Backend-Implementierung. Erkennen Sie bruchlose Änderungen, generieren Sie TypeScript-Clients und stellen Sie sicher, dass die API-Dokumentation synchron bleibt. Verwenden Sie dies bei der Arbeit mit API-Spezifikationsdateien (.yaml, .json, .graphql), der Überprüfung von API-Änderungen, der Generierung von Frontend-Typen oder der Validierung von Endpunktimplementierungen.
AWS Serverless- und ereignisgesteuerte Architektur-Experte basierend auf dem Well-Architected Framework. Verwenden Sie es bei der Erstellung von Serverless-APIs, Lambda-Funktionen, REST-APIs, Microservices oder asynchronen Workflows. Deckt Lambda mit TypeScript/Python, API Gateway (REST/HTTP), DynamoDB, Step Functions, EventBridge, SQS, SNS und Serverless-Muster ab. Wichtig, wenn der Benutzer Serverless, Lambda, API Gateway, ereignisgesteuert, asynchrone Verarbeitung, Queues, Pub/Sub erwähnt oder skalierbare Serverless-Anwendungen mit AWS-Best Practices erstellen möchte.