Organise intelligemment vos fichiers et dossiers sur votre ordinateur en comprenant le contexte, en trouvant les doublons, en suggérant de meilleures structures et en automatisant les tâches de nettoyage. Réduit la charge cognitive et garde votre espace de travail numérique ordonné sans effort manuel.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Valider les cibles thérapeutiques avec des scores d'association aux maladies et des données de faisabilité
Identifier de nouvelles indications pour les médicaments existants en s'appuyant sur des preuves cible-maladie
Classer les cibles par la force des preuves génétiques issues des GWAS et des études sur les variants rares
Évaluer le profil de sécurité de la cible à l'aide de données phénotypiques et d'expression
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps passé à collecter des preuves sur les cibles-maladies à partir de plusieurs sources
Augmentez le taux de réussite en privilégiant les cibles validées génétiquement
Réduisez les dépenses en éliminant les cibles non traçables en début de pipeline
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.
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.
Traitez et générez du contenu multimédia à l'aide de l'API Google Gemini. Les capacités incluent l'analyse de fichiers audio (transcription avec horodatages, résumé, compréhension de la parole, analyse de musique/sons jusqu'à 9,5 heures), la compréhension d'images (description, détection d'objets, OCR, Q&R visuelle, segmentation), le traitement de vidéos (détection de scènes, Q&R, analyse temporelle, URL YouTube, jusqu'à 6 heures), l'extraction de documents (tables PDF, formulaires, graphiques, diagrammes, multipages), la génération d'images (texte vers image, édition, composition, affinage). Utilisez-le lors du travail avec des fichiers audio/vidéo, de l'analyse d'images ou de captures d'écran, du traitement de documents PDF, de l'extraction de données structurées à partir de médias, de la création d'images à partir d'instructions textuelles ou de la mise en œuvre de fonctionnalités AI multimodales. Prend en charge plusieurs modèles (Gemini 2.5/2.0) avec des fenêtres de contexte allant jusqu'à 2 millions de tokens.