Acceda a las APIs de la USPTO para búsquedas de patentes/marcas comerciales, historial de examen (PEDS), asignaciones, citas, acciones de la oficina, TSDR, para análisis de propiedad intelectual y búsquedas de anterioridad.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Permite que los ingenieros se pongan al día rápidamente con las nuevas funciones sin necesidad de contexto.
Proporcionar guías de corrección de errores paso a paso para desarrolladores que no están familiarizados con la base de código
Simplifica integraciones de API complejas con rutas de implementación detalladas
Generar planes de pruebas exhaustivos para nuevas funcionalidades con una supervisión mínima.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reduce a la mitad el tiempo de incorporación de los nuevos ingenieros con guías de implementación predefinidas.
Reduce los ciclos de revisión con especificaciones técnicas precisas e independientes del contexto
Triplica la velocidad de desarrollo eliminando los retrasos en la exploración de la base de código
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.
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.
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.
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.