Bibliothèque Python complète pour l'astronomie et l'astrophysique. Cette compétence doit être utilisée lors du travail avec des données astronomiques, notamment des coordonnées célestes, des unités physiques, des fichiers FITS, des calculs cosmologiques, des systèmes temporels, des tables, des systèmes de coordonnées mondiales (WCS) et l'analyse de données astronomiques. Utilisez-la pour les tâches impliquant des transformations de coordonnées, des conversions d'unités, la manipulation de fichiers FITS, des calculs de distances cosmologiques, des conversions d'échelles temporelles ou le traitement de données astronomiques.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Extraire et mettre en tableau les données de factures de PDF pour l'automatisation de la comptabilité
Fusionner plusieurs rapports PDF en un seul document consolidé
Remplir des formulaires numériques en utilisant des données extraites de bases de données ou d'autres PDF
Divisez les grands PDF en chapitres individuels pour la distribution ou l'archivage
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Éliminez les erreurs de saisie manuelle dans le traitement des formulaires et l'extraction des données
Réduisez le temps de traitement des documents grâce aux flux de travail PDF automatisés
Réduisez les coûts de traitement des documents avec des outils d'automatisation évolutifs
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
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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.
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.
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