💻 Développement

Plateforme de laboratoire en nuage pour les tests et la validation automatisés des protéines. Utilisez-la lors de la conception de protéines et lorsque vous avez besoin de validation expérimentale incluant des tests de liaison, des tests d'expression, des mesures de thermostabilité, des tests d'activité enzymatique ou l'optimisation des séquences protéiques. Utilisez-la également pour soumettre des expériences via API, suivre l'état des expériences, télécharger les résultats, optimiser les séquences protéiques pour une meilleure expression à l'aide d'outils informatiques (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) ou gérer les flux de travail de conception de protéines avec validation en laboratoire humide.

Cette compétence doit être utilisée pour les tâches d'apprentissage automatique sur séries temporelles, y compris la classification, la régression, le clustering, la prévision, la détection d'anomalies, la segmentation et la recherche de similarité. Utilisez-la lors du travail avec des données temporelles, des motifs séquentiels ou des observations indexées dans le temps nécessitant des algorithmes spécialisés au-delà des approches ML standard. Particulièrement adaptée à l'analyse de séries temporelles univariées et multivariées avec des APIs compatibles scikit-learn.

Inférer des réseaux de régulation génétique (GRN) à partir de données d'expression génétique à l'aide d'algorithmes évolutifs (GRNBoost2, GENIE3). Utiliser lors de l'analyse de données transcriptomiques (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) pour identifier les relations facteur de transcription-gène cible et les interactions régulatrices. Prend en charge le calcul distribué pour les ensembles de données à grande échelle.

Cadre d'agent AI biomédical autonome pour l'exécution de tâches de recherche complexes dans les domaines de la génomique, de la découverte de médicaments, de la biologie moléculaire et de l'analyse clinique. Utilisez cette compétence lors de la conduite de recherches biomédicales à plusieurs étapes, y compris la conception de criblages CRISPR, l'analyse RNA-seq à cellule unique, la prédiction ADMET, l'interprétation des GWAS, le diagnostic de maladies rares ou l'optimisation des protocoles de laboratoire. Exploite le raisonnement LLM avec exécution de code et bases de données biomédicales intégrées.

Cadre d'informatique quantique pour construire, simuler, optimiser et exécuter des circuits quantiques. Utilisez cette compétence lors du travail sur des algorithmes quantiques, la conception de circuits quantiques, la simulation quantique (sans bruit ou bruyante), l'exécution sur du matériel quantique (Google, IonQ, AQT, Pasqal), l'optimisation et la compilation de circuits, la modélisation et la caractérisation du bruit, ou les expériences quantiques et le benchmarking (VQE, QAOA, QPE, benchmarking randomisé).

Créateur d'habiletés interactif pour Claude Code. Se déclenche lorsque l'utilisateur mentionne la création d'habiletés, la construction d'habiletés, les modèles d'habiletés, les en-têtes (frontmatter) d'habiletés, les outils autorisés (allowed-tools) ou souhaite amorcer une nouvelle habilité.

Gestion de l'outil CLI pour les agents de codage. Cette compétence doit être utilisée lorsque : - Une commande échoue avec l'erreur « command not found » ou des erreurs similaires - L'utilisateur demande d'installer, mettre à jour ou vérifier des outils CLI - Un projet nécessite une configuration de l'environnement ou une vérification des dépendances - Des outils sont manquants, obsolètes ou nécessitent une réconciliation Fournit l'autoinstallation de plus de 74 outils via des gestionnaires de paquets optimaux, l'audit de l'environnement du projet et les capacités de mise à jour par lots.

Analyse l'historique des conversations Claude Code pour identifier les patterns, les erreurs courantes et les opportunités d'amélioration des flux de travail. Utilisez-le lorsque l'utilisateur souhaite comprendre les patterns d'utilisation, optimiser le flux de travail, identifier les opportunités d'automatisation ou vérifier si il suit les bonnes pratiques.

Documentation de Cron-Job.org

Analyse les fichiers CSV, génère des statistiques résumées et crée des visualisations rapides à l'aide de Python et pandas.

Collaborez avec Data Commons, une plateforme fournissant un accès programmatique à des données statistiques publiques issues de sources globales. Utilisez cette compétence lors de l'utilisation de données démographiques, d'indicateurs économiques, de statistiques de santé, de données environnementales ou de tout jeu de données public disponible via Data Commons. Applicable pour interroger des statistiques démographiques, des chiffres de PIB, des taux de chômage, la prévalence des maladies, la résolution d'entités géographiques et l'exploration des relations entre les entités statistiques.

Kit de travail d'apprentissage machine moléculaire. Prédiction de propriétés (ADMET, toxicité), réseaux de neurones graphiques (GCN, MPNN), benchmarks MoleculeNet, modèles pré-entraînés, featurisation, pour l'apprentissage machine en découverte de médicaments.

Kit d'analyse NGS. Conversion BAM vers bigWig, QC (corrélation, PCA, empreintes digitales), heatmaps/profils (TSS, pics), pour la visualisation ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq.

Docking moléculaire basé sur la diffusion. Prédiction des conformations de liaison protéine-ligand à partir de PDB/SMILES, scores de confiance, criblage virtuel, pour la conception de médicaments basée sur la structure. Non pour la prédiction d'affinité.

Plateforme cloud de génomique DNAnexus. Créer des applications/applets, gérer des données (téléchargement/téléversement), SDK Python dxpy, exécuter des workflows, FASTQ/BAM/VCF, pour le développement et l'exécution de pipelines génomiques.

Kit complet d'outils pour les modèles de langage des protéines, incluant ESM3 (conception multimodale générative de protéines sur la séquence, la structure et la fonction) et ESM C (embeddings et représentations de protéines efficaces). Utilisez cette compétence lors du travail avec des séquences de protéines, des structures ou la prédiction de fonction ; de la conception de protéines nouvelles ; de la génération d'embeddings de protéines ; de la réalisation du repliement inverse ; ou de l'exécution de tâches d'ingénierie des protéines. Prend en charge à la fois l'utilisation des modèles locaux et l'API Forge basée sur le cloud pour une inférence évolutive.

Conseils experts pour le fuzzing web ffuf lors de tests d'intrusion, y compris le fuzzing authentifié avec requêtes brutes, l'autocalibration et l'analyse des résultats

API Forem

Cette compétence doit être utilisée lors du travail avec des données d'intervalles génomiques (fichiers BED) pour des tâches d'apprentissage automatique. Utilisez-la pour former des embeddings de régions (Region2Vec, BEDspace), l'analyse ATAC-seq à cellule unique (scEmbed), la construction de pics consensuels (univers), ou toute analyse basée sur l'apprentissage automatique des régions génomiques. S'applique à des collections de fichiers BED, des données ATAC-seq à cellule unique, des ensembles de données d'accessibilité chromatinienne et l'apprentissage de caractéristiques génomiques basées sur des régions.

Accédez à NCBI GEO pour des données d'expression génique/omique. Recherchez/téléchargez des jeux de données de puces à ADN et de RNA-seq (GSE, GSM, GPL), récupérez des fichiers SOFT/Matrix, pour l'analyse transcriptomique et l'expression.

Documentation de l'API HaveIBeenPwned - Vérifiez si des comptes e-mail ou des mots de passe ont été compromis dans des fuites de données

Génère des hooks de code Claude prêts pour la production avec Q&R interactif, installation automatisée et validation améliorée. Prend en charge 10 modèles sur 7 types d'événements pour une automatisation de flux de travail complète.

Génération et test automatisés d’hypothèses à l’aide de grands modèles de langage. Utilisez cette compétence lors de la génération d’hypothèses scientifiques à partir de jeux de données, de la combinaison d’insights de la littérature avec des données empiriques, du test d’hypothèses contre des données observatoires, ou de l’exploration systématique d’hypothèses pour la découverte de recherches dans des domaines comme la détection de la tromperie, la détection de contenu IA, l’analyse de la santé mentale ou d’autres tâches de recherche empirique.

Expert-conseil en planification commerciale pour créer des plans d'affaires complets et prêts pour les investisseurs à partir de rien ou pour affiner des plans existants. Utilisez-le lorsque les utilisateurs demandent de l'aide pour créer un nouveau plan d'affaires, mettre à jour/revoir un plan d'affaires existant, ont besoin de conseils sur des sections spécifiques du plan d'affaires ou nécessitent une assistance pour les projections financières. S'applique aux start-ups et aux entreprises établies dans tous les secteurs à la recherche de financement ou de planification stratégique.