Use when complex problems require systematic step-by-step reasoning with ability to revise thoughts, branch into alternative approaches, or dynamically adjust scope. Ideal for multi-stage analysis, design planning, problem decomposition, or tasks with initially unclear scope.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Automatiza el preprocesamiento, la visualización y el análisis estadístico de conjuntos de datos de investigación.
Busca y resume documentos relevantes, garantizando un contexto de investigación completo y actualizado.
Crea artículos listos para publicar con formato, citas y figuras adecuados a partir de los resultados de la investigación.
Diseña y ejecuta experimentos computacionales con parámetros optimizados y reproducibilidad.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reduce las tareas de investigación manual mediante la automatización de los pasos de análisis de datos, redacción y publicación.
Acelera la iteración de experimentos y la generación de artículos en comparación con los flujos de trabajo tradicionales.
Garantiza resultados consistentes con pipelines de investigación documentados y controlados por versiones.
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.
Crear arte algorítmico con p5.js usando aleatoriedad sembrada y exploración interactiva de parámetros. Usa esto cuando los usuarios soliciten crear arte con código, arte generativo, arte algorítmico, campos de flujo o sistemas de partículas. Crea arte algorítmico original en lugar de copiar el trabajo de artistas existentes para evitar violaciones de derechos de autor.
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.
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.