Übertragen Sie Code zwischen Dateien mit zeilenweiser Präzision. Verwenden Sie dies, wenn Benutzer anfordern, Code von einem Ort zu einem anderen zu kopieren, Funktionen oder Klassen zwischen Dateien zu verschieben, Codeblöcke zu extrahieren oder Code an bestimmten Zeilennummern einzufügen.
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Wandelt IDEAL-Pläne automatisch in validierte Linear-Stories um für einen nahtlosen Arbeitsablauf.
Fügt bestehenden Linear-Stories auf Grundlage sich entwickelnder Projektanforderungen neue Abschnitte hinzu.
Erzeugt aus einer einzigen IDEAL-Planvorlage mehrere Geschichten gleichzeitig.
Stellt sicher, dass alle erstellten Stories die INVEST-Kriterien erfüllen, bevor sie mit Linear synchronisiert werden.
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Halbiert die Zeit für das Schreiben von Geschichten durch automatische Generierung.
Vermeidet die meisten menschlichen Fehler beim Erstellen und Validieren von Geschichten.
Verdoppelt den Output des Teams, indem es den Workflow von Story zu Aufgabe optimiert.
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
Greifen Sie auf über 200 Millionen durch KI vorhergesagte Proteinstrukturen von AlphaFold zu. Abrufen von Strukturen per UniProt-ID, Herunterladen von PDB/mmCIF-Dateien, Analyse von Zuverlässigkeitsmetriken (pLDDT, PAE) für die Arzneimittelforschung und Strukturbiologie.
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.
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.
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.