Esta habilidad debería usarse al convertir artículos académicos en formatos promocionales y de presentación, incluyendo sitios web interactivos (Paper2Web), videos de presentación (Paper2Video) y carteles de conferencia (Paper2Poster). Utilice esta habilidad para tareas que impliquen difusión de artículos, preparación de conferencias, creación de páginas web académicas explorables, generación de resúmenes en video o producción de carteles listos para imprimir desde fuentes LaTeX o PDF.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Selección automatizada de ARN guía y análisis de dianas equivocadas para experimentos de edición del genoma.
Predecir la absorción, distribución, metabolismo, excreción y toxicidad de los candidatos a fármacos.
Analizar los clústeres de tipos de células y los patrones de expresión génica en datos de una sola célula.
Interpretar variantes genómicas y datos clínicos para identificar las causas de enfermedades raras.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reduce el tiempo de los análisis biomédicos de varios pasos de semanas a días.
Mejora la consistencia y precisión en tareas de genómica y descubrimiento de fármacos.
Automatiza la integración, el análisis y la elaboración de informes de datos para estudios complejos.
QUÉ INCLUYE
Archivos, etiquetas y la instalación en tres pasos
Consejo: Lee la documentación y el código antes del primer uso para saber qué hace y qué permisos necesita.
SIGUIENTES GUIONES
Recomendado según etiquetas y categoría
Generar y mantener archivos AGENTS.md siguiendo la convención pública agents.md. Usar cuando se cree documentación para flujos de trabajo de agentes AI, guías de incorporación o cuando se estandaricen patrones de interacción de agentes en proyectos.
Plataforma de laboratorio en la nube para pruebas y validación automáticas de proteínas. Utilícelo al diseñar proteínas y necesitar validación experimental que incluya ensayos de unión, pruebas de expresión, mediciones de termostabilidad, ensayos de actividad enzimática o optimización de secuencias de proteínas. También úselo para enviar experimentos a través de API, rastrear el estado de los experimentos, descargar resultados, optimizar secuencias de proteínas para una mejor expresión utilizando herramientas computacionales (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) o gestionar flujos de trabajo de diseño de proteínas con validación en laboratorio húmedo.
Esta habilidad debería usarse para tareas de aprendizaje automático de series temporales que incluyen clasificación, regresión, agrupamiento, pronóstico, detección de anomalías, segmentación y búsqueda de similitud. Usarla al trabajar con datos temporales, patrones secuenciales o observaciones indexadas en el tiempo que requieren algoritmos especializados más allá de los enfoques de ML estándar. Especialmente adecuada para análisis de series temporales univariadas y multivariadas con APIs compatibles con scikit-learn.
Sistema de generación de agentes de código Claude que crea agentes personalizados y subagentes con frontmatter YAML mejorado, patrones de acceso a herramientas y soporte para integración MCP siguiendo patrones de producción probados