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Claude Skills Free

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💻Development
✓ Vérifié

Client Datacommons

Collaborez avec Data Commons, une plateforme fournissant un accès programmatique à des données statistiques publiques issues de sources globales. Utilisez cette compétence lors de l'utilisation de données démographiques, d'indicateurs économiques, de statistiques de santé, de données environnementales ou de tout jeu de données public disponible via Data Commons. Applicable pour interroger des statistiques démographiques, des chiffres de PIB, des taux de chômage, la prévalence des maladies, la résolution d'entités géographiques et l'exploration des relations entre les entités statistiques.

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

#authentication#data-analysis#documentation#git#python

Informations Techniques

Auteur
K-Dense-AI
Catégorie
Development
Taille du Fichier
7.74 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/datacommons-client/skill.md

Pourquoi Choisir Cette Compétence

Avantages prouvés et impact mesurable

10x

Simulations plus rapides

Accélère les simulations de mécanique quantique par rapport aux méthodes de codage manuel.

50%

Réduction des erreurs

Réduisez au minimum les erreurs dans les calculs quantiques avec des implémentations QuTiP validées.

3x

Prototypage Rapide

Prototypage rapide de modèles quantiques pour des expériences et des recherches théoriques.

Cas d'Usage

Parfait pour ces scénarios

⚛️

Conception de Portes Quantiques

Simuler et optimiser efficacement les portes quantiques pour les circuits de calcul quantique.

🔬

Dynamique des systèmes ouverts

Modéliser la dissipation et la décohérence dans les systèmes quantiques pour des prédictions réalistes.

📊

Analyse d'intrication

Calculer et visualiser des mesures d'intrication comme la concurrence et l'entropie.

🌌

Recherche en Optique Quantique

Étude des interactions lumière-matière dans les cavités et les systèmes d'optique quantique.

Compétences Associées

Voir Toutes les Compétences
Recommandé selon les tags et la catégorie

Atelier d'agents

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

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Development

Base de données AlphaFold

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.

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Backend

Anndata

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.

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Data & AI

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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