Outil de filtrage flou en ligne de commande pour le filtrage interactif de toute liste. Utilisez-le pour sélectionner interactivement des fichiers, rechercher l'historique des commandes (CTRL-R), créer des interfaces de sélection dans des scripts, construire des menus interactifs ou intégrer la recherche floue avec des outils comme ripgrep, fd et git. Se déclenche sur les mentions de fzf, fuzzy finder, complétion **, filtrage interactif ou combinaisons de touches shell CTRL-T/CTRL-R/ALT-C.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Analysez et analysez efficacement les fichiers FASTA, GenBank et FASTQ.
Automatiser les recherches PubMed/NCBI avec Bio.Entrez pour des données de recherche.
Effectuez des recherches BLAST avancées et traitez les résultats de manière transparente.
Construire et analyser des arbres phylogénétiques à partir de données de séquences.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps d'analyse de séquence avec des outils d'analyse optimisés.
Automatisez les requêtes PubMed pour accélérer les revues de la littérature.
Minimisez les erreurs dans le traitement des séquences grâce à la validation intégrée.
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
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.
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.