Biblioteca interactiva de visualización de datos científicos y estadísticos para Python. Utilice cuando cree gráficos, diagramas o visualizaciones que incluyan diagramas de dispersión, gráficos de líneas, gráficos de barras, mapas de calor, gráficos 3D, mapas geográficos, distribuciones estadísticas, gráficos financieros y paneles de control. Admite tanto visualizaciones rápidas (Plotly Express) como personalización detallada (objetos de gráfico). Genera salidas HTML interactivas o imágenes estáticas (PNG, PDF, SVG).
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Organiza los componentes de React con una estructura de directorios basada en características para la escalabilidad
Implementar la carga diferida (lazy loading) y patrones de Suspense para mejorar el rendimiento de la aplicación
Aplicar un tema y estilos consistentes de Material-UI v7 en todos los componentes
Configurar TanStack Router con TypeScript para una navegación segura en tipos
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reduce el tiempo de configuración de componentes con patrones establecidos
Elimina errores comunes con las mejores prácticas de TypeScript
Aumenta la velocidad de la aplicación con la obtención y renderización de datos optimizados
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
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.
Valide que los esquemas OpenAPI, Swagger y GraphQL coincidan con la implementación del backend. Detecte cambios que rompan la compatibilidad, genere clientes TypeScript y asegúrese de que la documentación de la API permanezca sincronizada. Use cuando trabaje con archivos de especificación de API (.yaml, .json, .graphql), revise cambios en la API, genere tipos frontend o valide implementaciones de endpoints.