Utilisez-le lorsque des erreurs se produisent profondément dans l'exécution et que vous avez besoin de remonter la trace pour trouver le déclencheur original - suit systématiquement les bogues à rebours à travers la pile d'appels, ajoutant une instrumentation si nécessaire, afin d'identifier la source de données invalides ou d'un comportement incorrect
Intégration rapide dans votre flux de travail avec une configuration minimale
Communauté open-source active avec mises à jour continues
Licence MIT/Apache pour usage commercial et personnel
Personnalisable et extensible selon vos besoins
Téléchargez ou copiez le fichier de compétence depuis le dépôt source
Placez le fichier de compétence dans le répertoire de compétences de Claude (généralement ~/.claude/skills/）。
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
Toutes les compétences proviennent de la communauté open-source, préservant les droits d'auteur des auteurs originaux
obra__superpowers/skills/root-cause-tracing/skill.mdAvantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de prédiction de propriétés de semaines à quelques heures avec des GNN pré-entraînés.
Accédez à plus de 40 ensembles de données sélectionnés pour un entraînement et une évaluation comparative de modèles instantanés.
Réduisez les coûts de calcul avec des workflows optimisés basés sur PyTorch.
Parfait pour ces scénarios
Prédire les propriétés médicamenteuses à l'aide de modèles GNN pour un dépistage précoce de la toxicité.
Analyser les structures et interactions protéiques pour l'identification de cibles.
Concevoir de nouveaux candidats médicaments avec des modèles génératifs pour la découverte de novo.
Optimiser les voies de synthèse des candidats-médicaments à l'aide de la rétrosynthèse pilotée par ML.