Accédez aux API de l'USPTO pour les recherches de brevets/marques, l'historique d'examen (PEDS), les assignments, les citations, les décisions de bureau, le TSDR, pour l'analyse de la propriété intellectuelle et les recherches d'art antérieur.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Mettre rapidement les ingénieurs au courant des nouvelles fonctionnalités sans aucun contexte.
Fournir des guides de correction de bugs étape par étape pour les développeurs qui ne sont pas familiers avec la base de code
Simplifiez les intégrations d'API complexes avec des chemins d'implémentation détaillés
Rédiger des plans de test complets pour de nouvelles fonctionnalités avec une supervision minimale.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Divisez par deux le temps de montée en compétence des nouveaux ingénieurs grâce à nos guides d'implémentation prêts à l'emploi.
Réduisez les cycles de révision grâce à des spécifications techniques précises et indépendantes du contexte
Triplez la vélocité en éliminant les délais d'exploration de la base de code
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.
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.
Accédez aux plus de 200 millions de structures de protéines prédites par l'IA d'AlphaFold. Récupérez les structures par ID UniProt, téléchargez les fichiers PDB/mmCIF, analysez les indicateurs de confiance (pLDDT, PAE), pour la découverte de médicaments et la biologie structurale.
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.