Use cuando ocurren errores en profundidad durante la ejecución y necesitas rastrear hacia atrás para encontrar el desencadenante original: rastrea sistemáticamente los errores hacia atrás a través de la pila de llamadas, agregando instrumentación cuando sea necesario, para identificar la fuente de datos no válidos o comportamiento incorrecto
Integración rápida en su flujo de trabajo con configuración mínima
Comunidad de código abierto activa con actualizaciones continuas
Licencia MIT/Apache para uso comercial y personal
Personalizable y extensible según sus necesidades
Descargue o copie el archivo de habilidad del repositorio fuente
Coloque el archivo de habilidad en el directorio de habilidades de Claude (generalmente ~/.claude/skills/）。
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
Todas las habilidades provienen de la comunidad de código abierto, preservando los derechos de autor de los autores originales
obra__superpowers/skills/root-cause-tracing/skill.mdBeneficios probados e impacto medible
Reduzca el tiempo de predicción de propiedades de semanas a horas con GNNs preentrenados.
Acceda a más de 40 conjuntos de datos curados para el entrenamiento y la evaluación comparativa de modelos al instante.
Reduce los costes computacionales con flujos de trabajo optimizados basados en PyTorch.
Perfecto para estos escenarios
Predecir propiedades farmacológicas mediante modelos GNN para el cribado de toxicidad temprana.
Analizar estructuras de proteínas e interacciones para la identificación de dianas.
Diseñar candidatos a fármacos novedosos con modelos generativos para el descubrimiento de novo.
Optimizar rutas de síntesis para candidatos a fármacos mediante retrosíntesis guiada por ML.