이 기술은 기계 학습 작업에 유전체 간격 데이터(BED 파일)를 사용할 때 활용되어야 합니다. 지역 임베딩(Region2Vec, BEDspace) 훈련, 단일 세포 ATAC-seq 분석(scEmbed), 공통 피크(universes) 구축 또는 유전체 지역의 기계 학습 기반 분석에 사용하세요. BED 파일 컬렉션, scATAC-seq 데이터, 염색질 접근성 데이터셋 및 지역 기반 유전체 특징 학습에 적용됩니다.
복잡한 설정 없이 워크플로우에 빠르게 통합
활발한 오픈소스 커뮤니티의 지속적인 업데이트
MIT/Apache 라이선스로 상업적 및 개인적 사용 가능
필요에 따라 사용자 정의 및 확장 가능
소스 리포지토리에서 스킬 파일 다운로드 또는 복사
스킬 파일을 Claude의 스킬 디렉토리에 배치 (일반적으로 ~/.claude/skills/）。
Claude를 재시작하거나 리로드 명령을 실행하여 스킬 로드
팁: 처음 사용하기 전에 스킬의 문서와 코드를 주의 깊게 읽고 기능과 권한 요구사항을 이해하세요
모든 스킬은 오픈소스 커뮤니티에서 제공되며 원 작성자의 저작권을 보존합니다
K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/geniml/skill.md검증된 이점과 측정 가능한 영향
반복적인 UI 테스트를 자동화하여 테스트 시간을 절반으로 단축하세요.
상세한 로그와 스크린샷으로 UI 버그를 3배 더 빠르게 찾아내세요.
Playwright으로 주요 사용자 경로를 거의 완벽하게 테스트하세요.
다음 시나리오에 적합
스크린샷과 로그를 캡처하여 프론트엔드 버그를 빠르게 식별하고 해결하세요.
Playwright로 다양한 기기와 화면 크기에서 웹 앱 레이아웃을 검증하세요.
배포 전 회귀 버그를 잡기 위해 엔드투엔드 테스트를 자동으로 실행합니다.
문서화나 버그 보고를 위해 핵심 사용자 플로우의 스크린샷을 찍으세요.