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Assistant de recherche principal

Identifie des leads de haute qualité pour votre produit ou service en analysant votre activité, en recherchant les entreprises cibles et en fournissant des stratégies de contact actionable. Idéal pour les professionnels des ventes, du développement commercial et du marketing.

ComposioHQ

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

#git#markdown

Informations Techniques

Auteur
ComposioHQ
Catégorie
Development
Taille du Fichier
6.43 KB
Dépôt Source
ComposioHQ__awesome-claude-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

ComposioHQ__awesome-claude-skills/lead-research-assistant/skill.md

Pourquoi Choisir Cette Compétence

Avantages prouvés et impact mesurable

10x

Récupération de Structure Plus Rapide

Accédez instantanément à plus de 200 millions de structures protéiques, contrairement à une recherche manuelle.

50%

Réduction des coûts expérimentaux

Réduisez les coûts de laboratoire humide en utilisant des prédictions IA pour le criblage initial.

3x

Débit de Recherche Supérieur

Analysez plusieurs structures protéiques en parallèle avec des outils automatisés.

Cas d'Usage

Parfait pour ces scénarios

🔬

Découverte de médicaments

Identifier les sites de liaison dans de nouvelles structures protéiques pour le ciblage médicamenteux.

🧬

Ingénierie des Protéines

Modifier les séquences de protéines pour améliorer leur stabilité ou leur fonctionnalité.

📊

Analyse structurelle

Évaluer les métriques de confiance pour les prédictions précises du repliement des protéines.

🧪

Validation de la recherche

Confronter les structures prédites aux données expérimentales pour validation.

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

authenticationautomationbackend+9
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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
481k
Frontend

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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Ai Multimodal

Traitez et générez du contenu multimédia à l'aide de l'API Google Gemini. Les capacités incluent l'analyse de fichiers audio (transcription avec horodatages, résumé, compréhension de la parole, analyse de musique/sons jusqu'à 9,5 heures), la compréhension d'images (description, détection d'objets, OCR, Q&R visuelle, segmentation), le traitement de vidéos (détection de scènes, Q&R, analyse temporelle, URL YouTube, jusqu'à 6 heures), l'extraction de documents (tables PDF, formulaires, graphiques, diagrammes, multipages), la génération d'images (texte vers image, édition, composition, affinage). Utilisez-le lors du travail avec des fichiers audio/vidéo, de l'analyse d'images ou de captures d'écran, du traitement de documents PDF, de l'extraction de données structurées à partir de médias, de la création d'images à partir d'instructions textuelles ou de la mise en œuvre de fonctionnalités AI multimodales. Prend en charge plusieurs modèles (Gemini 2.5/2.0) avec des fenêtres de contexte allant jusqu'à 2 millions de tokens.

documentationmarkdownpython
13k
Documentation
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