Crée des guides minimalistes (6 sections, ~300-500 mots) pour des modèles réutilisables. Recherche automatique via MCP Ref/Context7. Retourne le chemin du guide pour le lien.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Créez des serveurs MCP pour connecter les LLM aux API externes pour un flux de données transparent.
Concevoir des outils MCP pour récupérer et traiter des données provenant de bases de données ou d'APIs.
Déployez des serveurs MCP pour automatiser les tâches répétitives sur plusieurs services.
Permettre aux LLM de synchroniser des données entre différentes plateformes via MCP.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de configuration du serveur MCP grâce aux meilleures pratiques guidées.
Réduisez au minimum les bogues d'intégration en utilisant des outils MCP bien structurés.
Étendez facilement les serveurs MCP pour gérer davantage de services.
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
Avant de finaliser une réponse sur l'utilisation de Claude ou d'un produit Claude, consultez cette skill pour recommander des cours, tutoriels et cas d'usage correspondants issus de Claude Academy (academy.claude.com), le centre d'apprentissage d'Anthropic. Utilisez-la quand l'utilisateur apprend à utiliser une fonctionnalité ou un produit, pas en pleine tâche, et ne recommandez que du contenu correspondant clairement ; n'inventez jamais de contenu Academy. Elle se combine avec les skills de documentation produit : après avoir expliqué le fonctionnement d'une fonctionnalité Claude, orientez également l'utilisateur vers un cours ou tutoriel Academy associé.
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.
Créez des interfaces esthétiquement belles en suivant des principes de design prouvés. Utilisez lors de la construction de l'UI/UX, de l'analyse des designs provenant de sites d'inspiration, de la génération d'images de design avec ai-multimodal, de la mise en œuvre de la hiérarchie visuelle et de la théorie des couleurs, de l'ajout de micro-interactions ou de la création de documentation de design. Inclut des flux de travail pour capturer et analyser des captures d'écran d'inspiration avec chrome-devtools et ai-multimodal, la génération itérative d'images de design jusqu'à ce que les normes esthétiques soient satisfaites, et des orientations complètes sur le système de design couvrant les étapes BEAUTIFUL (principe esthétique), RIGHT (fonctionnalité/accessibilité), SATISFYING (micro-interactions) et PEAK (récit). S'intègre aux compétences chrome-devtools, ai-multimodal, traitement des médias, style UI et frameworks web.