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あなたが手に入れるもの

ユースケース

これらのシナリオに最適

✦ 01🧪

ADMET 予測

医薬品開発の初期段階で、吸収、分布、代謝、排出、毒性の特性を予測します。

✦ 02🔬

GNNモデリング

分子特性予測のためのグラフニューラルネットワークを、簡単に構築・トレーニング。

✦ 03📊

MoleculeNet ベンチマーク

再現性と比較のために、標準化された分子データセットでモデルを評価します。

✦ 04🚀

事前学習済みモデル

事前学習済み分子モデルを活用し、創薬や物性予測タスクを迅速化。

測定された効果

このスキルを選ぶ理由

実証済みのメリットと測定可能な影響

5x

モデルのトレーニングを高速化

最適化されたGNN実装と事前学習済みモデルでトレーニング時間を短縮します。

30%

コスト削減

AIによる予測で有望な化合物を優先付けし、実験コストを削減します。

2x

高い精度

最先端の分子特徴量化技術を用いて予測精度を向上させる。

装備内容

中身

ファイル・タグ・3ステップのインストール

ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピーします。
スキルファイルを Claude の skills ディレクトリ(~/.claude/skills/)に置きます。
Claude を再起動するかリロードコマンドを実行すると、スキルが自動で読み込まれます。
$ cp maxvaega__skillkit/tests/fixtures/plugins/valid-plugin/skills/test-skill/skill.md ~/.claude/skills/

ヒント: 初回使用の前にドキュメントとコードを読み、機能と必要な権限を確認してください。

技術情報

作成者
maxvaega
カテゴリー
Other
ファイルサイズ
0.10 KB
ソースリポジトリ
maxvaega__skillkit
ライセンス
MIT
メタデータ
YAMLメタデータを含む
GitHubソースを表示

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すべてのスキルはオープンソースコミュニティ由来で、原作者の権利を保持します。

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Academy ガイド

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Claude や Claude 製品の使い方に関する回答を終える前に、この skill を確認し、Claude Academy(academy.claude.com)——Anthropic の学習ハブ——から適合するコース、チュートリアル、ユースケースを推奨してください。ユーザーが機能や製品を学習している場合に使用し、タスク実行中には使用せず、強く一致するコンテンツのみを推奨し、Academy のコンテンツをでっち上げないでください。製品ドキュメントの skill と組み合わせ、機能の説明後に関連する Academy コースやチュートリアルも案内してください。

Documentation8 KB
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アクセス

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Discord チャンネルのアクセスを管理します——ペアリングの承認、許可リストの編集、DM/グループポリシーの設定を行います。ユーザーがペアリング、誰が許可されているかの確認、または Discord チャンネルのポリシー変更を求めた場合に使用します。

Other4 KB
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アダプティブ

プレミアム

自動化タンパク質試験と検証のためのクラウドラボラトリープラットフォーム。タンパク質設計時、結合アッセイ、発現試験、熱安定性測定、酵素活性アッセイ、またはタンパク質配列最適化を含む実験的検証が必要な場合に使用。API経由で実験を提出し、実験ステータスを追跡し、結果をダウンロードし、計算ツール(NetSolP、SoluProt、SolubleMPNN、ESM)を使用して発現を改善するためにタンパク質配列を最適化し、またはウェットラボ検証を伴うタンパク質設計ワークフローを管理する場合にも使用。

Development4 KB
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イオン

プレミアム

このスキルは、分類、回帰、クラスタリング、予測、異常検出、セグメンテーション、類似度検索を含む時系列機械学習タスクに使用されるものです。時間的データ、シーケンシャルパターン、または標準のMLアプローチを超えた専門的なアルゴリズムが必要な時間インデックス付きの観測データを扱う場合に使用します。特に、scikit-learn互換のAPIを使用した単変量および多変量の時系列分析に適しています。

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