Transfiera código entre archivos con precisión basada en líneas. Úselo cuando los usuarios soliciten copiar código de un lugar a otro, mover funciones o clases entre archivos, extraer bloques de código o insertar código en números de línea específicos.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Convierte automáticamente los planes IDEAL en historias de Linear validadas para un flujo de trabajo fluido.
Añade nuevas secciones a las historias existentes de Linear según las necesidades cambiantes del proyecto.
Genera múltiples historias a la vez desde una única plantilla de plan IDEAL.
Asegura que todas las historias creadas cumplan los criterios INVEST antes de sincronizarlas con Linear.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reduce a la mitad el tiempo dedicado a escribir historias gracias a la generación automática.
Elimina la mayoría de los errores humanos en la redacción y validación de historias.
Duplica la productividad del equipo agilizando los flujos de trabajo de historia a tarea.
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
Acceda a más de 200 millones de estructuras de proteínas predichas por IA de AlphaFold. Recupere estructuras por ID de UniProt, descargue archivos PDB/mmCIF, analice métricas de confianza (pLDDT, PAE) para la descubrimiento de fármacos y la biología estructural.
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.
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.
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.