Kit d'outils complet pour les chefs de produit, incluant la priorisation RICE, l'analyse des entretiens clients, les modèles de PRD, les cadres de découverte et les stratégies de lancement. Utilisez-le pour la priorisation des fonctionnalités, la synthèse des recherches utilisateurs, la documentation des exigences et l'élaboration de la stratégie produit.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Retrouvez et exécutez rapidement des commandes passées grâce à la recherche floue interactive avec CTRL+R
Parcourez et sélectionnez des fichiers/répertoires avec un filtrage flou, idéal pour les structures de projet complexes.
Simplifiez les flux de travail git en sélectionnant des branches ou des commits via une interface interactive
Créez des menus interactifs personnalisés dans des scripts pour une sélection d'options conviviale
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de recherche dans l'historique des commandes de quelques secondes à quelques millisecondes grâce au filtrage flou
Éliminez la navigation fastidieuse dans les répertoires et les retards de saisie automatique lorsque vous travaillez avec des chemins de fichiers
Accélérez les tâches répétitives comme les opérations git et les interactions de script grâce à une sélection intuitive
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
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.
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.
Cette compétence doit être utilisée lors du travail avec des matrices de données annotées en Python, en particulier pour l'analyse génomique à cellule unique, la gestion des mesures expérimentales avec des métadonnées, ou le traitement de jeux de données biologiques à grande échelle. Utilisez-la lors de tâches impliquant des objets AnnData, des fichiers h5ad, des données de RNA-seq à cellule unique ou une intégration avec les outils scanpy/scverse.