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Simpy

Cadre de simulation à événements discrets basé sur des processus en Python. Utilisez cette compétence lors de la construction de simulations de systèmes avec des processus, des files d'attente, des ressources et des événements basés sur le temps, tels que les systèmes de fabrication, les opérations de service, le trafic réseau, la logistique ou tout système où des entités interagissent avec des ressources partagées au fil du temps.

K-Dense-AI

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

#documentation#python#testing

Informations Techniques

Auteur
K-Dense-AI
Catégorie
Development
Taille du Fichier
11.82 KB
Dépôt Source
K-Dense-AI__claude-scientific-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

K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/simpy/Skill.md

Pourquoi Choisir Cette Compétence

Avantages prouvés et impact mesurable

5x

Basculement de contexte plus rapide

Éliminez la surcharge de changement de branche grâce à la création instantanée d'environnements de worktree

90%

Réduire les conflits de fusion

Minimisez les problèmes d'intégration en travaillant dans des environnements isolés par fonctionnalité.

2x

Augmenter la productivité des développeurs

Activez des flux de travail parallèles sans perturber le flux de développement principal.

Cas d'Usage

Parfait pour ces scénarios

🌿

Développement de branche de fonctionnalité

Travaillez simultanément sur plusieurs fonctionnalités dans des environnements isolés, sans changer de contexte

🔧

Isolation de la Correction de Bogue

Créez rapidement un arbre de travail propre pour reproduire et corriger des bogues sans affecter la branche principale

📦

Préparation de la version

Maintenir des arborescences de travail séparées pour les versions candidates tout en continuant le développement sur la branche principale

🧪

Bac à sable d'expérimentation

Testez en toute sécurité les modifications à risque dans un arbre de travail isolé avant de les valider sur la branche principale.

Compétences Associées

Voir Toutes les Compétences
Recommandé selon les tags et la catégorie

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.

authenticationdocumentationpython+1
225k
Development

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.

backendcssdocker+11
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Frontend

Expert Anthropique

Expert sur l'API Anthropic Claude, les modèles, l'ingénierie de prompts, l'appel de fonctions, la vision et les meilleures pratiques. Déclenche sur anthropic, claude, api, prompt, appel de fonctions, vision, messages api, embeddings

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Backend

Éon

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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