Herramienta para descubrimiento de fármacos basada en grafos. Predicción de propiedades moleculares (ADMET), modelado de proteínas, razonamiento de grafos de conocimiento, generación molecular, retrosíntesis, GNN (GIN, GAT, SchNet), más de 40 conjuntos de datos, para ML basado en PyTorch sobre moléculas, proteínas y grafos biomédicos.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Identifica y corrige rápidamente errores de sintaxis en archivos YAML rotos
Asegúrese de que las configuraciones de la canalización se analicen correctamente antes de la implementación
Verifique cómo sus herramientas manejan casos límite de YAML con formato incorrecto
Evita que problemas de configuraciones no analizables dañen tus sistemas
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reduce significativamente el tiempo dedicado a identificar problemas de sintaxis de YAML
Reduce a la mitad los errores de despliegue causados por configuraciones YAML no válidas
La plena confianza de que sus archivos YAML siempre se cargarán
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
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.
Esta habilidad se debe usar cuando se trabaja con matrices de datos anotados en Python, especialmente para análisis de genómica de células individuales, gestión de mediciones experimentales con metadatos o manejo de conjuntos de datos biológicos a gran escala. Usarla cuando las tareas involucren objetos AnnData, archivos h5ad, datos de RNA-seq de células individuales o integración con herramientas scanpy/scverse.
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.