Expert en test de contrats intelligents Move sur Aptos, y compris les tests unitaires, les tests d’intégration, la vérification formelle Move Prover, les stratégies de débogage et la couverture des tests. Déclenche sur les mots-clés move test, test unitaire, test d’intégration, move prover, vérification formelle, déboguer, couverture, assert, expect
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Générer rapidement des fichiers CLAUDE.md complets pour de nouveaux projets
Mettre à jour les fichiers CLAUDE.md obsolètes avec les meilleures pratiques modernes
Créer une documentation modulaire pour les systèmes complexes multi-repos
Adapter la documentation à des technologies et frameworks spécifiques
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Assurer des normes cohérentes assistées par IA sur tous les projets
Réduisez de moitié le temps de configuration de projet grâce à la documentation automatisée
Augmentez la vélocité de l'équipe avec des directives de projet claires et prêtes pour l'IA
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.
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.
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.