Kit de herramientas de ciencia de materiales. Estructuras cristalinas (CIF, POSCAR), diagramas de fase, estructura de bandas, DOS, integración de Materials Project, conversión de formatos, para ciencia de materiales computacional.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Detectar GPUs/TPUs disponibles para acelerar el entrenamiento y evitar desbordamientos de memoria.
Determinar si se necesita procesamiento en paralelo o métodos out-of-core.
Optimiza las tareas de HPC coincidiendo los algoritmos con los recursos disponibles.
Auditar instancias de la nube para escalar los cómputos de forma rentable.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Omite las comprobaciones manuales de recursos y selecciona automáticamente las estrategias de computación óptimas.
Previene fallos adaptándose proactivamente a las restricciones del sistema.
Evite el sobreaprovisionamiento al asignar las cargas de trabajo a los recursos precisos.
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.
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.
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.