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Dateioperationen

Analysieren Sie Dateien und erhalten Sie detaillierte Metadaten wie Größe, Zeilenanzahl, Änderungszeiten und Inhaltsstatistiken. Verwenden Sie dies, wenn Nutzer Dateiinformationen, Statistiken oder Analysen anfordern, ohne Dateien zu ändern.

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DAZU WIRST DU

Anwendungsfälle

Perfekt für diese Szenarien

✦ 01🚨

Analyse unerwünschter Ereignisse

Überwachen Sie Arzneimittelsicherheitsberichte in Echtzeit und identifizieren Sie potenzielle Risiken oder Trends

✦ 02🔍

Geräterückrufüberwachung

Suchen Sie nach Rückrufbenachrichtigungen für Medizinprodukte, um die Compliance und die Patientensicherheit zu gewährleisten

✦ 03📋

Einreichungs- und regulatorische Recherche

Analyse von 510(k)- und PMA-Einreichungen zur Gewinnung von Wettbewerber-Insights und für die Wegplanung

✦ 04💊

Identifizierung des Wirkstoffs

UNII-Codes zur genauen Stoffidentifizierung und Datenbankverknüpfung nachschlagen

MESSBARER GEWINN

Warum Diese Skill Wählen

Bewährte Vorteile und messbare Wirkung

80%

Schnellere Sicherheitsforschung

Reduzieren Sie den Zeitaufwand für die Sammlung von FDA-Sicherheitsdaten von Stunden auf Minuten

50x

Regulatorischer Datenzugang

Komplexe regulatorische Datensätze sofort abfragen, ohne manuelle API-Integration

100%

Echtzeitüberwachung

Beseitigen Sie die Verzögerung zwischen FDA-Updates und Ihren Sicherheitsüberwachungssystemen

DEIN EQUIPMENT

Was drin ist

Dateien, Tags und die Installation in drei Schritten

Lade die Skill-Datei aus dem Quell-Repository herunter oder kopiere sie.
Lege die Skill-Datei in Claudes Skills-Verzeichnis — ~/.claude/skills/
Starte Claude neu oder führe den Reload-Befehl aus — die Skill wird automatisch geladen.
$ cp mhattingpete__claude-skills-marketplace/code-operations-plugin/skills/file-operations/SKILL.md ~/.claude/skills/

Tipp: Lies Dokumentation und Code vor der ersten Nutzung, damit du Funktion und benötigte Berechtigungen kennst.

Technische Informationen

Autor
mhattingpete
Kategorie
Other
Dateigröße
2.48 KB
Quell-Repository
mhattingpete__claude-skills-marketplace
Lizenz
MIT
Metadaten
Enthält YAML-Metadaten
GitHub-Quellcode ansehen

NIMM ES MIT

$9.9/Monat
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Academy-Leitfaden

Offiziell
Kostenlos

Bevor du eine Antwort zu Fragen zur Nutzung von Claude oder eines Claude-Produkts abschließt, prüfe diesen Skill, um passende Kurse, Tutorials und Anwendungsfälle aus der Claude Academy (academy.claude.com), Anthropics Lernplattform, zu empfehlen. Nutze ihn, wenn der Benutzer ein Feature oder Produkt lernt, nicht aber mitten in einer Aufgabe, und empfehle nur stark passende Inhalte; erfinde niemals Academy-Inhalte. Er lässt sich mit Produkt-Dokumentation-Skills kombinieren: Erkläre, wie ein Claude-Feature funktioniert, und verweise anschließend auch auf einen passenden Academy-Kurs oder ein Tutorial.

Documentation8 KB
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📦

Zugriff

Offiziell
Kostenlos

Verwalte Discord-Kanalzugriffe — genehmige Pairings, bearbeite Allowlists und lege DM/Gruppenrichtlinien fest. Verwende es, wenn der Benutzer darum bittet, zu pairen, jemanden zu genehmigen, zu prüfen, wer berechtigt ist, oder die Richtlinie für den Discord-Kanal zu ändern.

Other4 KB
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Adaptyv

Premium

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.

Development4 KB
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💻

Eon

Premium

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.

Development10 KB
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