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⏱ 資料を探して手作業→Backend を一度で装備試行錯誤を繰り返す→#data-analysis ですぐ使える

ヒストラボ

Whole Slide Image (WSI) のためのデジタル病理画像処理ツールキット。組織病理スライドの処理、H&E または IHC 染色組織画像の処理、ギガピクセル病理画像からのタイル抽出、組織領域の検出、組織マスクのセグメンテーション、または計算病理学ディープラーニングパイプライン用のデータセットの準備を行う場合にこのスキルを使用します。WSI 形式(SVS、TIFF、NDPI)、タイルベースの分析、および組織学的画像前処理ワークフローに適用されます。

⚙️ Backend✦プレミアム✦7 言語

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🚀

テストスイートをセットアップ

TYPO3拡張機能向けに、単体テスト、機能テスト、受け入れテストを迅速に設定

✦ 02🧪

テストケース作成

TYPO3 テストフレームワークのベストプラクティスに従ってテストコードを生成

✦ 03⚙️

PHPUnit を設定

TYPO3 v12/v13 LTS互換性のあるPHPUnit 11/12をセットアップ

✦ 04🔧

CI/CD を統合

PHPStanやRectorなどの高品質なツールでテストパイプラインを自動化する

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

10x

より迅速なテストセットアップ

TYPO3拡張機能テストの設定時間を90%削減

50%

デバッグの削減

標準化されたパターンでテスト関連の問題を削減

3x

より良いコード品質

自動化テストツールで拡張機能の信頼性を向上

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 K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/histolab/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。

関連タグ

#data-analysis#documentation#python

技術情報

作成者
K-Dense-AI
カテゴリー
Backend
ファイルサイズ
19.75 KB
ソースリポジトリ
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
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

これを持ち帰る

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プレミアム

450+ のプレミアムスキルを無制限にダウンロードできます。

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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アルファフォールデータベース

プレミアム

AlphaFoldの2億以上のAI予測タンパク質構造にアクセスできます。UniProt IDによって構造を取得し、PDB/mmCIFファイルをダウンロードし、薬剤発見および構造生物学のための信頼性指標(pLDDT、PAE)を分析します。

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アンダーデータ

プレミアム

このスキルは、Pythonでアノテーション付きデータ行列を処理する場合、特に単一細胞ゲノミクス解析、メタデータとともに実験測定値を管理する場合、または大規模な生物学的データセットを処理する場合に使用されます。AnnDataオブジェクト、h5adファイル、単一細胞RNA-seqデータ、またはscanpy/scverseツールとの統合を含むタスクの場合に使用してください。

Data & AI10 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。

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イオン

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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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