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Phylogenetischer Baum-Toolkit (ETE). Baummanipulation (Newick/NHX), Detektion evolutiver Ereignisse, Orthologie/Paralogie, NCBI-Taxonomie, Visualisierung (PDF/SVG) für Phylogenomik.

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DAZU WIRST DU

Anwendungsfälle

Perfekt für diese Szenarien

✦ 01📋

Onboarding neuer Mitarbeiter

Dokumentation testen und verfeinern, um nahtlose Schulungen neuer Mitarbeiter zu gewährleisten.

✦ 02🔧

SOP-Standardisierung

Prozesse so lange wiederholen und verbessern, bis sie fehlerfrei und einfach zu befolgen sind.

✦ 03🚀

Produkt-Einführungsdokumente

Startschritte vor der Einführung mit Subagenten validieren.

✦ 04🔄

Prozessoptimierung

Workflows durch iteratives Testen und Feedback-Schleifen verfeinern.

MESSBARER GEWINN

Warum Diese Skill Wählen

Bewährte Vorteile und messbare Wirkung

10x

Schnellere Dokumentation

Dokumentenerstellungszeit verkürzen, indem Entwürfe vor dem Schreiben getestet werden.

95%

Fehlerreduzierung

Beseitigen Sie Fehler, indem Sie Prozesse mit Unter-Agenten validieren.

5x

Übernahmegeschwindigkeit

Beschleunigen Sie die Übernahme durch das Team mit klaren, erprobten Verfahren.

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 K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/etetoolkit/skill.md ~/.claude/skills/

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

Verwandte Tags

#css#data-analysis#database#documentation#python#testing

Technische Informationen

Autor
K-Dense-AI
Kategorie
Backend
Dateigröße
17.40 KB
Quell-Repository
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
Lizenz
MIT
Metadaten
Enthält YAML-Metadaten
GitHub-Quellcode ansehen

NIMM ES MIT

$9.9/Monat
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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.

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Schaetzen Sie Gen-Regulationsnetzwerke (GRNs) aus Genexpressionsdaten mit skalierbaren Algorithmen (GRNBoost2, GENIE3). Verwenden Sie sie bei der Analyse von Transkriptomdaten (Bulk-RNA-seq, Single-Cell-RNA-seq), um Transkriptionsfaktor-Zielgen-Beziehungen und regulatorische Interaktionen zu identifizieren. Unterstützt verteilte Berechnungen für großskalige Datensaetze.

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