Utilisez cette compétence lors de l’utilisation d’outils et de flux de travail de recherche scientifique dans les domaines de la bioinformatique, de la chimioinformatique, de la génomique, de la biologie structurale, de la protéomique et de la découverte de médicaments. Cette compétence donne accès à plus de 600 outils scientifiques, y compris des modèles d’apprentissage automatique, des jeux de données, des APIs et des packages d’analyse. Utilisez-la lors de la recherche d’outils scientifiques, de l’exécution de flux de travail en biologie computationnelle, de la composition de pipelines de recherche multiétapes, de l’accès à des bases de données comme OpenTargets/PubChem/UniProt/PDB/ChEMBL, de la découverte d’outils pour des tâches de recherche ou de l’intégration de ressources computationnelles scientifiques dans des flux de travail LLM.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Empaquetez et analysez rapidement le code à la recherche de vulnérabilités, sans avoir à chercher manuellement les fichiers.
Générer des instantanés structurés pour que les LLMs créent une documentation précise.
Évaluer les bases de code externes avant l'intégration en préservant le contexte complet.
Créez des archives de code horodatées et adaptées à l'IA pour le contrôle de version ou l'analyse.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Transformez des heures de collecte manuelle de fichiers en quelques minutes grâce à l'empaquetage automatisé.
Minimisez l'utilisation des jetons tout en préservant le contexte intégral pour un traitement IA efficace.
Assurez un contexte de code complet pour des aperçus plus fiables générés par 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
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.
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.
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.