Créer des figures de publication avec matplotlib/seaborn/plotly. Dispositions multipanels, barres d'erreur, marqueurs de signification, adapté aux daltoniens, exportation PDF/EPS/TIFF, pour des graphes scientifiques prêts pour les revues.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Structurez les fichiers avec des relations parent-enfant pour une meilleure gestion des données
Générez des rapports avec des catégories hiérarchiques pour une analyse détaillée
Visualisez des systèmes complexes avec des composants imbriqués et des dépendances
Créez une documentation organisée avec des hiérarchies de sujets à plusieurs niveaux
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Localisez les fichiers plus rapidement avec une navigation intuitive de répertoires imbriqués
Réduisez la confusion grâce à des relations hiérarchiques de fichiers claires
Minimisez les fichiers redondants avec des structures imbriquées organisées
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
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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
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.
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.
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.