Automatisation, débogage et analyse des performances des navigateurs à l'aide de scripts CLI Puppeteer. Utilisez-le pour automatiser des navigateurs, prendre des captures d'écran, analyser des performances, surveiller le trafic réseau, effectuer du web scraping, automatiser des formulaires et déboguer du JavaScript.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Retrouver rapidement les décisions de code passées et le raisonnement derrière les choix d'implémentation
Trouver des corrections de bugs et des solutions similaires dans les conversations précédentes
Se souvenir des modèles de code et des solutions de projets antérieurs
Récupérer plus rapidement le contexte du projet pour les nouveaux membres de l'équipe
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de résolution des bugs en recherchant des problèmes passés similaires
Éliminez le temps perdu à poser des questions répétitives sur l'historique d'un projet
Maintenir une architecture de code cohérente dans toutes les conversations
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
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
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.
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.