Kit completo de herramientas para modelos de lenguaje de proteínas que incluye ESM3 (diseño multimodal generativo de proteínas a través de secuencia, estructura y función) y ESM C (incrustaciones y representaciones eficientes de proteínas). Use esta habilidad al trabajar con secuencias, estructuras o predicción de función de proteínas; diseñar proteínas novedosas; generar incrustaciones de proteínas; realizar plegamiento inverso; o llevar a cabo tareas de ingeniería de proteínas. Admite tanto el uso de modelos locales como la API Forge en la nube para inferencia escalable.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Asegúrese de que el código cumple con los requisitos antes de enviarlo al repositorio
Verificar que la implementación se alinea con las especificaciones originales de la funcionalidad
Identificar posibles problemas antes de desplegar al entorno de producción
Estandarizar el proceso de revisión en equipos de desarrollo distribuidos
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reducir el tiempo de revisión de código automatizando las comprobaciones de calidad iniciales
Detecta los problemas a tiempo para minimizar las correcciones de emergencia y los hotfixes.
Revisar más código a fondo sin expandir los recursos humanos
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
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
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.