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Sagen Sie molekulare Eigenschaften voraus, generieren Sie neue Verbindungen und analysieren Sie Proteine mit der TorchDrug ML-Bibliothek. Trainieren Sie Graph Neural Networks auf Molekülen, Proteinen und biomedizinischen Wissensgraphen für Aufgaben in der Wirkstoffforschung und Computerchemie.

Tests nach dem Code zu schreiben und sofort zu bestehen beweist nichts. Test-First zwingt dich, den Test scheitern zu sehen, was beweist, dass er tatsächlich das richtige Verhalten testet. TDD erkennt Fehler, bevor sie in die Produktion gelangen, und ermöglicht selbstbewusstes Refactoring.

Zufällige Korrekturen verschwenden Zeit und erzeugen neue Fehler. Dieses Skill bietet einen vierphasigen Rahmen zur systematischen Untersuchung von Problemen, zur Rückverfolgung von Problemen bis zu ihrer Quelle und zur Implementierung von Korrekturen, die tatsächlich die zugrunde liegende Ursache beheben, anstatt Symptome zu maskieren.

Diese Vorlage bietet einen Ausgangspunkt für die Erstellung benutzerdefinierter Claude-Skills. Sie enthält Platzhalterabschnitte für Skill-Name, Beschreibung und Anweisungen, die Sie für Ihren spezifischen Anwendungsfall anpassen können.

Benötigen Sie exakte mathematische Ergebnisse anstatt numerischer Approximationen. Dieser Skill bietet umfassende Anleitungen für symbolische Berechnungen mit SymPy, einschließlich Algebra, Infinitesimalrechnung, Matrizen, Physik und Code-Generierung. Perfekt für Ingenieure, Wissenschaftler und Forscher, die präzise symbolische Lösungen benötigen.

Manuelles Management mehrerer Subagents führt zu Kontextverschmutzung und inkonsistenter Qualität. Dieser Skill startet frische Subagents pro Aufgabe mit automatisierten Zwei-Stufen-Review-Checkpoints und stellt die Einhaltung der Spezifikation vor der Code-Qualitätsprüfung sicher.

Greifen Sie auf Protein-Protein-Interaktionsnetzwerke aus der STRING-Datenbank zu, die 59 Millionen Proteine und 20 Milliarden Interaktionen umfassen. Führen Sie funktionelle Anreicherungsanalysen durch, entdecken Sie Interaktionspartner und generieren Sie Netzwerkvisualisierungen für die Systembiologie-Forschung.

Nutzer müssen Daten mit rigorosen statistischen Methoden analysieren. Dieser Skill bietet umfassende Anleitungen für Regressionsmodelle, Hypothesentests, Zeitreihenanalysen und Diagnoseverfahren.

Statistische Analysefähigkeiten sind für die Forschung unerlässlich, erfordern jedoch eine ordnungsgemäße Methodik. Dieses Toolkit bietet umfassende Anleitungen zu Hypothesentests, Regression, Bayes-Methoden und APA-Berichterstattung, um Forschenden bei der Durchführung rigoroser, reproduzierbarer Analysen zu helfen.

Reinforcement Learning erfordert fundierte Expertise in Algorithmen, Umgebungen und Trainings-Workflows. Dieses Skill bietet einsatzbereite Vorlagen und Anleitungen für Stable Baselines3, damit Sie schnell RL-Agenten trainieren können, ohne zunächst alle Details lernen zu müssen.

Erstellen Sie animierte GIFs, die den Slack-Größenbeschränkungen entsprechen. Erstellen Sie Animationen mit zusammensetzbaren Primitiven wie Schütteln, Hüpfen, Drehen, Pulsieren, Ein-/Ausblenden, Zoomen und Explodieren. Validiert Dateigröße und Abmessungen für Emoji- und Nachrichten-GIFs.

Teams verschwenden Zeit damit, neu erstellte Skills manuell mit Kollegen zu teilen. Dieser Skill automatisiert die Skill-Erstellung mit richtiger Struktur und benachrichtigt Ihr Team sofort auf Slack durch Rube-Integration.

Die manuelle Verwaltung und Installation von Codex-Skills kann zeitaufwändig und fehleranfällig sein. Diese Skill automatisiert den Installationsprozess und ermöglicht es Ihnen, kuratierte Skill-Sammlungen zu durchsuchen und Skills mit einem einfachen Befehl direkt aus GitHub-Repositories zu installieren.

Die Entwicklung effektiver KI-Skills erfordert das Verständnis von progressiver Offenlegung und der richtigen Dokumentationsstruktur. Dieser Skill lehrt Sie, wie Sie modulare Skills erstellen, die effizient laden und zum richtigen Zeitpunkt ausgelöst werden.

Das Erstellen effektiver Skills erfordert das Verständnis von Domain-Workflows, wiederverwendbaren Ressourcen und strukturierter Dokumentation. Dieser Skill bietet ein vollständiges Framework für das Design, die Strukturierung und das Verpacken von Skills, die Claude mit spezialisierten Fähigkeiten erweitern.

Komplexe Systeme mit Warteschlangen und gemeinsam genutzten Ressourcen sind ohne Simulation schwer zu analysieren. SimPy bietet ein Python-basiertes Framework zur Modellierung von Prozessen, Ressourcen und zeitbasierten Ereignissen, um das Systemverhalten vor der Implementierung vorherzusagen.

Maschinelle Lernmodelle funktionieren oft als Blackbox. SHAP bietet ein einheitliches Framework, um zu verstehen, welche Features Vorhersagen beeinflussen und wie viel jedes Feature beiträgt. Diese Fähigkeit hilft Ihnen, Feature-Wichtigkeit zu berechnen, Visualisierungen zu erstellen, Modelle zu debuggen und erklärbare KI in Ihren Projekten zu implementieren.

Eine schlechte Suchsichtbarkeit schränkt organischen Traffic und Wachstum ein. Diese Fähigkeit bietet umfassende Anleitungen zu Keyword-Recherche, On-Page-Optimierung, technischem SEO und Core Web Vitals, um Suchrankings zu verbessern und organischen Traffic zu generieren.

Sicherheitsteams benötigen systematische Ansätze zur Identifizierung von Schwachstellen, zur Gestaltung sicherer Architekturen und zur Validierung von Abwehrmaßnahmen. Dieser Skill bietet automatisierte Tools für Bedrohungsmodellierung, Penetrationstest-Workflows und Sicherheitsarchitektur-Reviews mit Best-Practice-Anleitungen.

Sicherheitsoperationen erfordern konsistente Bewertungen und Compliance-Validierung über Projekte hinweg. Diese Skill bietet automatisierte Tools für Sicherheitsscans, Schwachstellenbewertungen und Compliance-Prüfungen mit standardisierter Berichterstattung.

Manuelle Testerstellung und inkonsistente Abdeckung lassen Fehler unentdeckt. Dieser Skill bietet automatisierte Testsuite-Generierung, Abdeckungsanalyse und E2E-Testing-Gerüste für konsistente Qualitätssicherung in React-, Next.js- und Node.js-Projekten.

Die Erstellung effektiver Prompts für große Sprachmodelle erfordert tiefgreifende Expertise in Mustern, Frameworks und Optimierungstechniken. Dieser Skill bietet produktionsreife Prompt-Engineering-Strategien für Claude, GPT-4 und andere LLMs, einschließlich strukturierter Ausgaben, Chain-of-Thought-Reasoning und Agentic-System-Design.

Das Erstellen und Bereitstellen von ML-Systemen in der Produktion erfordert tiefgreifende Expertise in MLOps, Modellüberwachung und skalierbarer Infrastruktur. Dieses Skill bietet erstklassige Anleitung zur Produktivsetzung von ML-Modellen, Implementierung von RAG-Systemen und Integration von LLMs in produktive Workflows.

Die Entwicklung von Fullstack-Webanwendungen erfordert fundierte Kenntnisse vieler Technologien und Muster. Diese Skill bietet Scaffolding-Tools, Code-Qualitätsanalyse und Architektur-Anleitung für React-, Next.js-, Node.js-, GraphQL- und PostgreSQL-Projekte.