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⏱ 문서를 뒤져 수작업→Backend 한 번에 장착시행착오 반복→#api 바로 사용

케그 데이터베이스

KEGG에 대한 직접 REST API 액세스 (학술적 사용만). 경로 분석, 유전자-경로 매핑, 대사 경로, 약물 상호작용, ID 변환. 여러 데이터베이스를 사용하는 Python 워크플로우의 경우 bioservices를 선호하세요. 직접 HTTP/REST 작업 또는 KEGG 특화 제어에 이것을 사용하세요.

⚙️ Backend✦프리미엄✦7개 언어

당신이 되다

사용 사례

다음 시나리오에 적합

✦ 01🏗️

아키텍처 패턴 가이드

재사용 가능한 템플릿으로 마이크로서비스, 서버리스, 또는 이벤트 기반 패턴을 문서화하세요

✦ 02🔧

DevOps 워크플로우 문서

팀을 위한 표준화된 CI/CD, 모니터링 또는 배포 가이드를 만듭니다

✦ 03📚

팀 지식 베이스

일반적인 코딩 관행을 위한 일관된 온보딩 가이드 구축

✦ 04🎨

디자인 시스템 패턴

라이브 예제와 함께 재사용 가능한 UI 구성요소 문서 생성

측정된 효과

이 스킬을 선택하는 이유

검증된 이점과 측정 가능한 영향

80%

더 빠른 문서화

자동 리서치로 가이드 생성 시간을 2시간에서 25분으로 단축

3x

지식 보존

일관되고 간결한 가이드로 팀 전반의 패턴 채택을 개선하세요

90%

설정 효율성

재사용 가능한 패턴 문서로 신규 프로젝트 구현 가속화

장착 내용

무엇이 들어 있나

파일 · 태그 · 3단계 설치

소스 리포지토리에서 스킬 파일을 다운로드하거나 복사합니다.
스킬 파일을 Claude의 skills 디렉토리(~/.claude/skills/)에 넣습니다.
Claude를 재시작하거나 리로드 명령을 실행하면 스킬이 자동으로 로드됩니다.
$ cp K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/kegg-database/Skill.md ~/.claude/skills/

팁: 처음 사용하기 전에 문서와 코드를 읽고 기능과 필요한 권한을 확인하세요.

관련 태그

#api#database#documentation#python

기술 정보

작성자
K-Dense-AI
카테고리
Backend
파일 크기
11.39 KB
소스 리포지토리
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
라이선스
MIT
메타데이터
YAML 메타데이터 포함
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알파폴드 데이터베이스

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AlphaFold의 2억개 이상의 AI 예측 단백질 구조에 접근하세요. UniProt ID로 구조를 검색하고, PDB/mmCIF 파일을 다운로드하며, 약물 발견 및 구조 생물학을 위해 신뢰성 지표(pLDDT, PAE)를 분석하세요.

Backend15 KB
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안트로픽 전문가

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Anthropic Claude API, 모델, 프롬프트 엔지니어링, 함수 호출, 비전 및 모범 사례 전문가입니다. anthropic, claude, api, prompt, function calling, vision, messages api, embeddings에서 트리거됩니다.

Backend4 KB
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아다프티브

프리미엄

자동화된 단백질 테스트 및 검증을 위한 클라우드 실험실 플랫폼입니다. 단백질을 설계하고 결합 분석, 발현 테스트, 열안정성 측정, 효소 활성 분석 또는 단백질 서열 최적화를 포함한 실험적 검증이 필요할 때 사용하세요. 또한 API를 통해 실험을 제출하고, 실험 상태를 추적하며, 결과를 다운로드하고, 계산 도구(NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM)를 사용하여 발현을 개선하기 위해 단백질 서열을 최적화하거나, 습식 실험 검증을 통한 단백질 설계 워크플로를 관리할 때도 사용하세요.

Development4 KB
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이 기술은 분류, 회귀, 클러스터링, 예측, 이상 탐지, 분할 및 유사성 검색을 포함한 시계열 머신러닝 작업에 사용해야 합니다. 표준 ML 접근법을 넘어 전문 알고리즘이 필요한 시간적 데이터, 순차 패턴 또는 시간 인덱스 관측을 처리할 때 사용하세요. 특히 scikit-learn과 호환되는 API로 단변량 및 다변량 시계열 분석에 적합합니다.

Development10 KB
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