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杰尼慕

此技能适用于在机器学习任务中处理基因组区间数据(BED文件)时使用。用于训练区域嵌入(Region2Vec、BEDspace)、单细胞ATAC-seq分析(scEmbed)、构建共有峰(universes),或任何基于ML的基因组区域分析。适用于BED文件集合、scATAC-seq数据、染色质可及性数据集和基于区域的基因组特征学习。

K-Dense-AI

核心亮点

开箱即用

无需复杂配置,快速集成到您的工作流

社区验证

来自活跃的开源社区,持续更新维护

完全免费

MIT/Apache 许可,商用个人均可使用

灵活扩展

可根据需求自定义和扩展功能

如何使用

1获取 Skill 文件

从源仓库下载或复制 skill 文件到您的项目中。

2安装到 Claude

将 skill 文件放置到 Claude 的 skills 目录中(通常是 ~/.claude/skills/)。

3开始使用

重启 Claude 或运行重载命令,skill 将自动加载并可供使用。

提示: 首次使用前请仔细阅读 skill 的文档和代码,确保理解其功能和权限要求。

相关标签

#ai-ml#documentation#git#python

技术信息

作者
K-Dense-AI
分类
Development
文件大小
9.79 KB
来源仓库
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
元数据
包含 YAML 元数据
许可证
MIT

所有 Skills 来自开源社区,保留原作者版权

K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/geniml/skill.md

为什么选择这个技能

经过验证的优势和可衡量的影响

50%

减少测试时间

自动化执行重复的UI测试,可将测试时间缩短一半。

3x

更快地修复 Bug

凭借详细的日志和截图,将 UI 错误定位速度提升 3 倍。

90%

提高测试覆盖率

使用 Playwright 实现关键用户路径近乎完整的测试覆盖。

使用场景

适用于以下场景

🔍

调试界面问题

通过捕获截图和日志,快速识别并解决前端错误。

🖥️

测试响应式设计

使用 Playwright 跨多种设备和屏幕尺寸验证 Web 应用布局。

⚡

自动化回归测试

自动运行端到端测试,以便在部署前发现回退问题。

📸

捕捉视觉证据

截取关键用户流程的屏幕截图,用于编写文档或提交错误报告。

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