Utiliza esta habilidad al trabajar con herramientas y flujos de trabajo de investigación científica en bioinformática, quiemioinformática, genómica, biología estructural, proteómica y descubrimiento de fármacos. Esta habilidad proporciona acceso a más de 600 herramientas científicas, incluidos modelos de aprendizaje automático, conjuntos de datos, API y paquetes de análisis. Utilízala al buscar herramientas científicas, ejecutar flujos de trabajo de biología computacional, componer pipelines de investigación de múltiples pasos, acceder a bases de datos como OpenTargets/PubChem/UniProt/PDB/ChEMBL, realizar descubrimiento de herramientas para tareas de investigación o integrar recursos computacionales científicos en flujos de trabajo de LLM.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Empaqueta y analiza código en busca de vulnerabilidades rápidamente, sin tener que buscar archivos manualmente.
Generar instantáneas estructuradas para que los LLMs creen documentación precisa.
Evaluar repositorios de código externos antes de la integración, conservando el contexto completo.
Crea archivos de código con marca de tiempo y compatibles con IA para control de versiones o análisis.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reduzca horas de recopilación manual de archivos a minutos con el empaquetado automatizado.
Minimiza el uso de tokens preservando el contexto completo para un procesamiento de IA eficiente.
Garantiza un contexto de código completo para obtener informaciones más fiables impulsadas por IA.
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.