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Marco de depuración de cuatro fases que garantiza la investigación de la causa raíz antes de intentar soluciones. Nunca saltar a las soluciones.

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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

#database#debugging#security#testing

Información Técnica

Autor
mrgoonie
Categoría
Development
Tamaño del Archivo
9.54 KB
Repositorio Fuente
mrgoonie__claudekit-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

mrgoonie__claudekit-skills/.claude/skills/debugging/systematic-debugging/skill.md

Por Qué Elegir Esta Habilidad

Beneficios probados e impacto medible

5x

Análisis de datos más rápidos

Genere informes de análisis exhaustivos en minutos en lugar de horas

200+

Soporte universal de formatos

Maneja cualquier formato de datos científicos sin preocupaciones de compatibilidad

3x

Mejora de la calidad

Detectar automáticamente problemas de datos y garantizar la fiabilidad del análisis

Casos de Uso

Perfecto para estos escenarios

🧪

Análisis de datos químicos

Analizar estructuras moleculares, reacciones y propiedades en conjuntos de datos químicos

🔬

Procesamiento de imágenes de microscopía

Procesar y evaluar imágenes de microscopía para obtener perspectivas de investigación biológica

📊

Minería de datos de bioinformática

Explorar conjuntos de datos genómicos y proteómicos en busca de patrones significativos

⚗️

Revisión de Datos de Espectroscopia

Examinar los datos espectrales para su análisis de calidad e interpretativo

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