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Chef de la qualité Qmr

Responsable Qualité Senior (QMR) pour les entreprises HealthTech et MedTech. Assure la responsabilité globale du système de qualité, la surveillance de la conformité réglementaire, la responsabilité de gestion et le leadership stratégique de la qualité. Utilisé pour la gouvernance du système de qualité, la surveillance de la conformité réglementaire, la responsabilité de gestion et la planification stratégique de la qualité.

alirezarezvani

Fonctionnalités Principales

Prêt à l'Emploi

Intégration rapide dans votre flux de travail avec une configuration minimale

Vérifié par la Communauté

Communauté open-source active avec mises à jour continues

Complètement Gratuit

Licence MIT/Apache pour usage commercial et personnel

Extension Flexible

Personnalisable et extensible selon vos besoins

Comment Utiliser

1Obtenir le Fichier Skill

Téléchargez ou copiez le fichier de compétence depuis le dépôt source

2Installer sur Claude

Placez le fichier de compétence dans le répertoire de compétences de Claude (généralement ~/.claude/skills/)。

3Commencer à Utiliser

Redémarrez Claude ou exécutez la commande de rechargement pour charger la compétence

Conseil: Lisez attentivement la documentation et le code avant la première utilisation pour comprendre les fonctionnalités et les exigences de permissions

Étiquettes Associées

#automation#git#testing

Informations Techniques

Auteur
alirezarezvani
Catégorie
Development
Taille du Fichier
9.77 KB
Dépôt Source
alirezarezvani__claude-skills
Métadonnées
Inclut des métadonnées YAML
Licence
MIT

Toutes les compétences proviennent de la communauté open-source, préservant les droits d'auteur des auteurs originaux

alirezarezvani__claude-skills/ra-qm-team/quality-manager-qmr/skill.md

Pourquoi Choisir Cette Compétence

Avantages prouvés et impact mesurable

5x

Récupération de données plus rapide

Accélère le téléchargement de séquences par rapport à la navigation manuelle sur le site web de l'ENA

100%

Pipelines Automatisés

Activez des workflows de génomique entièrement automatisés avec un accès programmatique à l'ENA

2-3x

Efficacité de la recherche

Réduisez le temps de collecte de données, concentrez-vous davantage sur l'analyse

Cas d'Usage

Parfait pour ces scénarios

🧬

Suivi du génome viral

Surveiller les mutations virales en récupérant les dernières séquences de l'ENA pour les études épidémiologiques

🔬

Génomique Comparative

Récupérer les séquences orthologues entre espèces pour identifier les régions génomiques conservées

🏭

Pipeline de Métagénomique

Téléchargement automatique de lectures brutes pour l'analyse de la communauté microbienne dans les échantillons environnementaux

📊

Génétique des populations

Récupérer des jeux de données de génome entier pour étudier la variation génétique au sein des populations humaines

Compétences Associées

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Agents

Gratuit

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.

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Adaptyv

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.

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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.

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