Crea figuras de publicación con matplotlib/seaborn/plotly. Diseños de varios paneles, barras de error, marcadores de significancia, seguros para daltónicos, exportación en PDF/EPS/TIFF, para gráficos científicos listos para revistas.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Organiza los archivos con relaciones padre-hijo para una mejor gestión de datos
Genera informes con categorías jerárquicas para un análisis detallado
Visualiza sistemas complejos con componentes anidados y dependencias
Cree documentación organizada con jerarquías de temas multinivel
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Localiza archivos más rápido con la navegación intuitiva de directorios anidados
Reduce la confusión con relaciones jerárquicas de archivos claras
Minimiza los archivos redundantes con estructuras anidadas organizadas
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
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
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.
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.
Acceda a más de 200 millones de estructuras de proteínas predichas por IA de AlphaFold. Recupere estructuras por ID de UniProt, descargue archivos PDB/mmCIF, analice métricas de confianza (pLDDT, PAE) para la descubrimiento de fármacos y la biología estructural.