Ein Skill, der neue Claude-Skills erstellt und sie automatisch auf Slack teilt, indem Rube zur nahtlosen Teamzusammenarbeit und Skillentdeckung verwendet wird.
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Simulation von Sturmflut- und Welleneinwirkungen für die Planung von Küsteninfrastruktur.
Die Luftströmung um Flugzeugflügel analysieren, um das Design für Kraftstoffeffizienz zu optimieren.
Turbulente Mischung in Reaktoren modellieren, um die Ausbeuten der chemischen Produktion zu verbessern.
Vorhersage der Zyklonbildung mit Simulationen der atmosphärischen Dynamik.
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Führen Sie komplexe Strömungsdynamik-Simulationen in Stunden statt Tagen durch.
Optimierte Algorithmen senken den HPC-Ressourcenverbrauch erheblich.
Pseudospektrale Methoden liefern eine überlegene Genauigkeit für kritische Strömungen.
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
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.
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.