Une compétence IA pour Claude, Codex et Claude Code

Les assistants IA sautent souvent les vérifications de skills, entraînant des flux de travail incohérents. Ce skill établit des règles d'invocation obligatoires, garantissant que les bons outils sont utilisés pour chaque tâche. Il crée un comportement discipliné et prévisible dans toutes les conversations.

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.

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Les chercheurs ont des difficultés à formater les articles scientifiques selon les exigences des revues et les conventions académiques. Cette compétence fournit des conseils structurés pour la rédaction de manuscrits utilisant le format IMRAD, des styles de citation appropriés et la conformité aux lignes directrices de rédaction pour des soumissions réussies aux revues.

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Sélectionner des gagnants de manière équitable à partir de listes ou de feuilles de calcul prend du temps et est sujet aux biais. Cette compétence utilise une sélection aléatoire cryptographique pour garantir la transparence et l'équité de tout cadeau, tombola ou concours.

Une compétence IA pour Claude, Codex et Claude Code

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Traiter les données de séquençage de nouvelle génération en lisant et écrivant des fichiers d'alignement SAM/BAM/CRAM, des fichiers de variants VCF/BCF, et des séquences FASTA/FASTQ pour les pipelines d'analyse bioinformatique.

Les responsables produit ont besoin de méthodes objectives pour classer les demandes de fonctionnalités et synthétiser les informations clients. Cette boîte à outils fournit des algorithmes de scoring RICE et une analyse d'entretiens basée sur la NLP pour prendre des décisions de hiérarchisation fondées sur les données et documenter clairement les exigences.

Une compétence IA pour Claude, Codex et Claude Code

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Les modèles de raisonnement chain-of-thought génèrent des tokens d'auto-réflexion verbeux qui augmentent les coûts et la latence. Cette compétence implémente la technique NOWAIT pour supprimer les tokens de réflexion inutiles pendant l'inférence, réduisant l'utilisation des tokens de 27 à 51% tout en maintenant la précision sur les modèles de raisonnement basés sur RL.

La traduction des spécifications produit en plans d'implémentation exploitables peut être désorganisée et sujette aux erreurs. Cette compétence fournit un flux de travail structuré pour convertir les spécifications Notion en plans d'implémentation liés, tâches et suivi de progression.

La préparation d'une réunion nécessite de rassembler des informations contextuelles provenant de plusieurs sources et d'adapter les documents aux participants. Cette compétence offre un flux de travail structuré pour rechercher dans Notion le contexte pertinent, sélectionner des modèles de réunion appropriés, rédiger des ordres du jour et enrichir les documents avec des recherches.

Transformez des conversations et notes dispersées en connaissances organisées et recherchables. Cette compétence vous aide à transformer les discussions de chat, les décisions et les idées en pages Notion correctement structurées avec des liens, des modèles et des fonctionnalités de collaboration d'équipe.

Travailler avec des données de réseaux et de graphes nécessite de comprendre les algorithmes de graphes, les techniques de visualisation et les formats de données. Cette compétence fournit des conseils complets sur l'utilisation de NetworkX pour créer, analyser et visualiser des réseaux complexes en Python.

La construction de modèles d'apprentissage automatique pour les données moléculaires nécessite de convertir les structures chimiques en représentations numériques. Molfeat fournit plus de 100 featurizers incluant ECFP, MACCS, des descripteurs et des transformers pré-entraînés comme ChemBERTa pour rationaliser la modélisation QSAR et le criblage virtuel.