Realiza revisiones literarias sistemáticas y exhaustivas utilizando múltiples bases de datos académicas (PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar, etc.). Esta habilidad debe usarse al llevar a cabo revisiones literarias sistemáticas, metaanálisis, síntesis de investigación o búsquedas literarias exhaustivas en dominios biomédicos, científicos y técnicos. Crea documentos en markdown y PDFs con formato profesional con citas verificadas en múltiples estilos de citación (APA, Nature, Vancouver, etc.).
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Visualiza microservicios, API y flujos de datos para sistemas complejos.
Cree documentos en los que se muestren las especificaciones técnicas y los objetivos de negocio.
Mapea la infraestructura en la nube, las canalizaciones de CI/CD y las configuraciones del entorno.
Simplificar conceptos técnicos para audiencias no técnicas.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Genera documentación de arquitectura completa en minutos en lugar de días.
Alinea a los equipos con representaciones visuales claras de los sistemas.
Minimiza los malentendidos con diagramas HTML completos.
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.
Procesa y genera contenido multimedia utilizando la API de Google Gemini. Las capacidades incluyen analizar archivos de audio (transcripción con marcas de tiempo, resumen, comprensión del habla, análisis de música/sonido hasta 9,5 horas), entender imágenes (descripción, detección de objetos, OCR, preguntas y respuestas visuales, segmentación), procesar videos (detección de escenas, preguntas y respuestas, análisis temporal, URLs de YouTube, hasta 6 horas), extraer de documentos (tablas PDF, formularios, gráficos, diagramas, varias páginas), generar imágenes (texto a imagen, edición, composición, refinamiento). Usar cuando se trabaje con archivos de audio/video, se analicen imágenes o capturas de pantalla, se procesen documentos PDF, se extraiga datos estructurados de medios, se creen imágenes a partir de indicaciones de texto o se implementen funciones de IA multimodal. Soporta múltiples modelos (Gemini 2.5/2.0) con ventanas de contexto de hasta 2 millones de tokens.
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.