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.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Décomposez automatiquement des user stories complexes en tâches actionnables.
Ajuster dynamiquement les plans de tâches en fonction des priorités changeantes ou des blocages.
Découvrir automatiquement les IDs d'équipe et attribuer les tâches aux bons collaborateurs.
Générez des tâches instantanément à partir de stories pour accélérer les flux de travail du projet.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez de moitié le temps de décomposition des récits grâce à la planification automatisée des tâches.
Améliorez la productivité de l'équipe en minimisant les efforts d'affectation manuelle des tâches.
Accélérez les délais du projet grâce à une orchestration des tâches optimisée.
CE QUE VOUS OBTENEZ
Fichiers, tags et installation en trois étapes
Conseil : Lisez la documentation et le code avant la première utilisation pour connaître son rôle et les permissions requises.
SCRIPTS SUIVANTS
Recommandé selon les tags et la catégorie
Générez et maintenez les fichiers AGENTS.md conformément à la convention publique agents.md. Utilisez-le lors de la création de documentation pour les flux de travail des agents IA, les guides d’intégration ou lors de la standardisation des modèles d’interaction des agents à travers les projets.
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.
Système de génération d'agents de code Claude qui crée des agents et sous-agents personnalisés avec un en-tête YAML amélioré, des modèles d'accès aux outils et un support d'intégration MCP conformément à des modèles de production éprouvés
Accédez aux plus de 200 millions de structures de protéines prédites par l'IA d'AlphaFold. Récupérez les structures par ID UniProt, téléchargez les fichiers PDB/mmCIF, analysez les indicateurs de confiance (pLDDT, PAE), pour la découverte de médicaments et la biologie structurale.