Comprendre comment les idées ont évolué au fil du temps pour trouver de vieilles solutions à de nouveaux problèmes et éviter de répéter les échecs passés
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Évaluer la méthodologie, le budget et l'impact des demandes de subvention (examen par les pairs).
Évaluer la qualité de l'article, la validité statistique et le respect des normes de rédaction.
Relire les thèses de doctorat pour en évaluer la rigueur, la structure et la reproductibilité.
Appliquer des cadres de revue systématique dans plusieurs domaines de recherche.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps consacré à la révision de manuscrits et de demandes de subvention en automatisant les vérifications.
Améliorez la qualité de la soumission en identifiant les défauts avant l'examen par les pairs.
Augmentez les scores de reproductibilité en garantissant une méthodologie transparente.
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.
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.
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.