当复杂问题需要具备修改思路、分支进入替代方法或动态调整范围能力的系统分步推理时使用。适合多阶段分析、设计规划、问题分解或初始范围不明确的任务。
你将成为
适用于以下场景
为研究数据集自动进行数据预处理、可视化与统计分析。
查找并总结相关论文，确保全面且最新的研究背景。
根据研究成果，创建具有专业格式、引用和图表的、可直接发表的论文。
设计并执行具有优化参数和可复现性的计算实验。
装备后的数字
经过验证的优势和可衡量的影响
通过自动化数据分析、撰写和发布步骤，减少手动研究任务。
与传统工作流程相比，可加速实验迭代和论文生成。
确保通过有文档记录和版本控制的研究流程，获得一致的结果。
装备内容
文件、标签与三步安装
提示： 首次使用前请阅读文档与代码，确认它的功能和所需权限。
接着演下去
基于标签和分类的推荐
验证 OpenAPI、Swagger 和 GraphQL 架构与后端实现是否匹配。检测破坏性更改、生成 TypeScript 客户端，并确保 API 文档保持同步。在处理 API 规范文件（.yaml、.json、.graphql）、审查 API 变更、生成前端类型或验证端点实现时使用。
访问AlphaFold的2亿多个AI预测蛋白质结构。通过UniProt ID检索结构，下载PDB/mmCIF文件，分析置信度指标（pLDDT、PAE），用于药物发现和结构生物学研究。