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Prédire les propriétés moléculaires, générer de nouveaux composés et analyser les protéines à l'aide de la bibliothèque ML TorchDrug. Entraîner des réseaux de neurones graphiques sur des molécules, des protéines et des graphes de connaissances biomédicales pour la découverte de médicaments et les tâches de chimie computationnelle.

Écrire des tests après le code réussit immédiatement et ne prouve rien. Le test en premier vous force à voir le test échouer, prouvant qu'il teste réellement le bon comportement. Le TDD détecte les bugs avant qu'ils n'atteignent la production et permet un refactoring en toute confiance.

Les corrections aléatoires gaspillent du temps et créent de nouveaux bogues. Cette compétence fournit un cadre en quatre phases pour investiguer systématiquement les problèmes, remonter à la source des problèmes et implémenter des corrections qui résolvent vraiment la cause sous-jacente plutôt que de masquer les symptômes.

Ce modèle fournit un point de départ pour créer des compétences Claude personnalisées. Il inclut des sections pour le nom de la compétence, la description et les instructions que vous pouvez personnaliser pour votre cas d'utilisation spécifique.

Besoin de résultats mathématiques exacts plutôt que d'approximations numériques. Ce skill fournit des conseils complets pour le calcul symbolique avec SymPy, notamment l'algèbre, le calcul infinitésimal, les matrices, la physique et la génération de code. Parfait pour les ingénieurs, scientifiques et chercheurs qui ont besoin de solutions symboliques précises.

La gestion manuelle de plusieurs sous-agents crée une pollution de contexte et une qualité incohérente. Cette compétence envoie des sous-agents frais pour chaque tâche avec des points de contrôle de revue automatisés en deux étapes, assurant la conformité aux spécifications avant la revue de qualité du code.

Accédez aux réseaux d'interactions protéine-protéine de la base de données STRING couvrant 59 millions de protéines et 20 milliards d'interactions. Effectuez des analyses d'enrichissement fonctionnel, découvrez des partenaires d'interaction et générez des visualisations de réseaux pour la recherche en biologie des systèmes.

Les utilisateurs ont besoin d'analyser des données avec des méthodes statistiques rigoureuses. Cette compétence fournit des conseils complets pour les modèles de régression, les tests d'hypothèses, l'analyse de séries temporelles et les procédures de diagnostic.

Les compétences en analyse statistique sont essentielles pour la recherche mais nécessitent une méthodologie appropriée. Cette boîte à outils fournit des conseils complets sur les tests d'hypothèses, la régression, les méthodes bayésiennes et les rapports APA pour aider les chercheurs à mener des analyses rigoureuses et reproductibles.

L'apprentissage par renforcement nécessite une expertise approfondie des algorithmes, des environnements et des flux de travail d'entraînement. Cette compétence fournit des modèles prêts à l'emploi et des guides pour Stable Baselines3 afin que vous puissiez former rapidement des agents RL sans apprendre tous les détails au préalable.

Créez des GIFs animés respectant les limites de taille de Slack. Construisez des animations avec des primitives composables comme shake, bounce, spin, pulse, fade, zoom et explode. Valide la taille de fichier et les dimensions pour les GIFs emoji et message.

Les équipes perdent du temps à partager manuellement les nouvelles compétences avec leurs collègues. Cette compétence automatise la création de compétences avec une structure appropriée et informe instantanément votre équipe sur Slack via l'intégration Rube.

La gestion et l'installation manuelles des compétences Codex peuvent être chronophages et sujettes aux erreurs. Cette compétence automatise le processus d'installation, vous permettant de parcourir des collections de compétences organisées et d'installer des compétences directement depuis des dépôts GitHub avec une simple commande.

La création de compétences IA efficaces nécessite de comprendre la divulgation progressive et la structure de documentation appropriée. Cette compétence vous enseigne comment créer des compétences modulaires qui se chargent efficacement et se déclenchent au bon moment.

Créer des compétences efficaces nécessite de comprendre les flux de travail du domaine, les ressources réutilisables et la documentation structurée. Cette compétence fournit un cadre complet pour concevoir, échafauder et emballer des compétences qui étendent Claude avec des capacités spécialisées.

Les systèmes complexes avec des files d'attente et des ressources partagées sont difficiles à analyser sans simulation. SimPy fournit un framework basé sur Python pour modéliser les processus, les ressources et les événements temporels afin de prédire le comportement du système avant sa mise en œuvre.

Les modèles d'apprentissage automatique fonctionnent souvent comme des boîte noire. SHAP fournit un cadre unifié pour comprendre quelles caractéristiques influencent les prédictions et la contribution de chaque caractéristique. Cette compétence vous aide à calculer l'importance des caractéristiques, générer des visualisations, déboguer des modèles et mettre en œuvre une IA explicable dans vos projets.

Une mauvaise visibilité dans les recherches limite le trafic organique et la croissance. Cette compétence fournit des conseils complets sur la recherche de mots-clés, l'optimisation on-page, le SEO technique et les Core Web Vitals pour améliorer le classement dans les résultats de recherche et générer du trafic organique.

Les équipes de sécurité ont besoin d'approches systématiques pour identifier les vulnérabilités, concevoir des architectures sécurisées et valider les défenses. Cette compétence fournit des outils automatisés pour la modélisation des menaces, les workflows de tests d'intrusion et les revues d'architecture de sécurité avec des conseils de bonnes pratiques.

Les opérations de sécurité nécessitent une évaluation cohérente et une validation de conformité à travers les projets. Cette compétence fournit des outils automatisés pour l'analyse de sécurité, l'évaluation des vulnérabilités et la vérification de conformité avec des rapports standardisés.

La création manuelle de tests et une couverture incohérente laissent les bugs non détectés. Cette compétence fournit une génération automatisée de suites de tests, une analyse de couverture et un échafaudage de tests E2E pour une assurance qualité cohérente dans les projets React, Next.js et Node.js.

Créer des prompts efficaces pour les grands modèles de langage nécessite une expertise approfondie en patterns, frameworks et techniques d'optimisation. Cette compétence fournit des stratégies d'ingénierie de prompts prêtes pour la production pour Claude, GPT-4 et autres LLM, incluant les sorties structurées, le raisonnement chain-of-thought et la conception de systèmes agentiques.

Construire et déployer des systèmes ML en production nécessite une expertise approfondie en MLOps, surveillance de modèles et infrastructure évolutive. Cette compétence fournit des conseils de classe mondiale pour la mise en production de modèles ML, l'implémentation de systèmes RAG et l'intégration de LLMs dans les flux de travail de production.

Créer des applications web fullstack nécessite une connaissance approfondie de nombreuses technologies et patterns. Cette skill fournit des outils de scaffolding, d'analyse de qualité de code et de conseils d'architecture pour les projets React, Next.js, Node.js, GraphQL et PostgreSQL.