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Gerente de Calidad Qmr

Jefe/a de Calidad Senior Persona Responsable del Sistema de Calidad (QMR) para empresas de HealthTech y MedTech. Ofrece responsabilidad global del sistema de calidad, supervisión del cumplimiento normativo, rendición de cuentas de la gestión y liderazgo estratégico en calidad. Úselo para la gobernanza del sistema de calidad, la supervisión del cumplimiento normativo, la responsabilidad de la gestión y la planificación estratégica de la calidad.

alirezarezvani

Características Principales

Listo para Usar

Integración rápida en su flujo de trabajo con configuración mínima

Verificado por la Comunidad

Comunidad de código abierto activa con actualizaciones continuas

Completamente Gratis

Licencia MIT/Apache para uso comercial y personal

Extensión Flexible

Personalizable y extensible según sus necesidades

Cómo Usar

1Obtener Archivo Skill

Descargue o copie el archivo de habilidad del repositorio fuente

2Instalar en Claude

Coloque el archivo de habilidad en el directorio de habilidades de Claude (generalmente ~/.claude/skills/)。

3Comenzar a Usar

Reinicie Claude o ejecute el comando de recarga para cargar la habilidad

Consejo: Lea la documentación y el código cuidadosamente antes del primer uso para comprender la funcionalidad y los requisitos de permisos

Etiquetas Relacionadas

#automation#git#testing

Información Técnica

Autor
alirezarezvani
Categoría
Development
Tamaño del Archivo
9.77 KB
Repositorio Fuente
alirezarezvani__claude-skills
Metadatos
Incluye metadatos YAML
Licencia
MIT

Todas las habilidades provienen de la comunidad de código abierto, preservando los derechos de autor de los autores originales

alirezarezvani__claude-skills/ra-qm-team/quality-manager-qmr/skill.md

Por Qué Elegir Esta Habilidad

Beneficios probados e impacto medible

5x

Recuperación de datos más rápida

Acelera las descargas de secuencias en comparación con la navegación manual en el sitio web de ENA

100%

Canalizaciones Automatizadas

Habilite flujos de trabajo de genómica totalmente automatizados con acceso programático a ENA

2-3x

Eficiencia en la investigación

Reduce el tiempo de recopilación de datos y céntrate más en el análisis

Casos de Uso

Perfecto para estos escenarios

🧬

Seguimiento del genoma viral

Monitorear las mutaciones virales recuperando las últimas secuencias de la ENA para estudios epidemiológicos

🔬

Genómica Comparada

Obtener secuencias ortólogas entre especies para identificar regiones genómicas conservadas

🏭

Canal de Metagenómica

Descarga automática de lecturas crudas para el análisis de comunidades microbianas en muestras ambientales

📊

Genética de Poblaciones

Recuperar conjuntos de datos de genoma completo para estudiar la variación genética en poblaciones humanas

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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.

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Adaptyv

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.

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Aeon

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.

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