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Prever propriedades moleculares, gerar novos compostos e analisar proteínas usando a biblioteca ML TorchDrug. Treinar redes neurais gráficas em moléculas, proteínas e grafos de conhecimento biomédico para descoberta de medicamentos e tarefas de química computacional.

Escrever testes após o código passar imediatamente não prova nada. O teste em primeiro lugar força você a ver o teste falhar, provando que realmente testa o comportamento correto. TDD captura bugs antes de chegarem à produção e permite refatoração confiante.

Correções aleatórias desperdiçam tempo e criam novos bugs. Esta skill fornece um framework de quatro fases para investigar sistematicamente problemas, rastrear questões até sua origem e implementar correções que realmente resolvem a causa subjacente em vez de mascarar sintomas.

Este modelo fornece um ponto de partida para criar habilidades personalizadas do Claude. Inclui seções de espaço reservado para nome da habilidade, descrição e instruções que você pode personalizar para seu caso de uso específico.

Precisa de resultados matemáticos exatos em vez de aproximações numéricas. Esta skill fornece orientação abrangente para computação simbólica usando SymPy, incluindo álgebra, cálculo, matrizes, física e geração de código. Perfeito para engenheiros, cientistas e pesquisadores que precisam de soluções simbólicas precisas.

Gerenciar múltiplos subagentes manualmente cria poluição de contexto e qualidade inconsistente. Esta skill distribui novos subagentes por tarefa com pontos de verificação de revisão em duas etapas automatizadas, garantindo conformidade com especificações antes da revisão de qualidade de código.

Acesse redes de interação proteína-proteína do banco de dados STRING cobrindo 59M proteínas e 20B interações. Realize análises de enriquecimento funcional, descubra parceiros de interação e gere visualizações de redes para pesquisa em biologia de sistemas.

Os usuários precisam analisar dados com métodos estatísticos rigorosos. Esta skill fornece orientação abrangente para modelos de regressão, testes de hipóteses, análise de séries temporais e procedimentos de diagnóstico.

As habilidades de análise estatística são essenciais para a pesquisa, mas requerem metodologia adequada. Este kit de ferramentas fornece orientação abrangente sobre testes de hipóteses, regressão, métodos Bayesanos e relatórios em formato APA para ajudar pesquisadores a conduzir análises rigorosas e reprodutíveis.

O aprendizado por reforço requer expertise profunda em algoritmos, ambientes e fluxos de trabalho de treinamento. Esta skill oferece modelos prontos para uso e guias para Stable Baselines3 para que você possa treinar rapidamente agentes de RL sem precisar aprender todos os detalhes antecipadamente.

Crie GIFs animados que atendam aos limites de tamanho do Slack. Construa animações com primitivas combináveis como shake, bounce, spin, pulse, fade, zoom e explode. Valida tamanho de arquivo e dimensões para GIFs de emoji e mensagens.

As equipes perdem tempo compartilhando manualmente habilidades recém-criadas com colegas. Esta habilidade automatiza a criação de habilidades com estrutura adequada e notifica instantaneamente sua equipe no Slack através da integração Rube.

Gerenciar e instalar skills do Codex manualmente pode ser demorado e propenso a erros. Esta skill automatiza o processo de instalação, permitindo que você navegue por coleções de skills selecionadas e instale skills diretamente de repositórios GitHub com um simples comando.

Para criar skills de IA eficazes, é necessário compreender a divisão progressiva e a estrutura adequada de documentação. Esta skill ensina como criar skills modulares que carregam eficientemente e são ativadas no momento certo.

Criar habilidades eficazes requer compreensão de fluxos de trabalho de domínio, recursos reutilizáveis e documentação estruturada. Esta habilidade fornece uma estrutura completa para projetar, estruturar e empacotar habilidades que estendem o Claude com capacidades especializadas.

Sistemas complexos com filas e recursos compartilhados são difíceis de analisar sem simulação. SimPy oferece um framework baseado em Python para modelar processos, recursos e eventos baseados em tempo para prever o comportamento do sistema antes da implementação.

Modelos de aprendizado de máquina frequentemente funcionam como caixas-pretas. SHAP fornece uma estrutura unificada para entender quais características impulsionam as previsões e quanto cada característica contribui. Esta habilidade ajuda você a calcular importância de características, gerar visualizações, depurar modelos e implementar IA explicável em seus projetos.

Baixa visibilidade nas buscas limita o tráfego orgânico e o crescimento. Esta skill fornece orientação abrangente sobre pesquisa de palavras-chave, otimização on-page, SEO técnico e Core Web Vitals para melhorar o ranqueamento nas buscas e impulsionar o tráfego orgânico.

Equipes de segurança precisam de abordagens sistemáticas para identificar vulnerabilidades, projetar arquiteturas seguras e validar defesas. Esta skill fornece ferramentas automatizadas para modelagem de ameaças, fluxos de trabalho de testes de penetração e revisões de arquitetura de segurança com orientações de melhores práticas.

Operações de segurança exigem avaliação consistente e validação de conformidade entre projetos. Esta habilidade fornece ferramentas automatizadas para varredura de segurança, avaliação de vulnerabilidades e verificação de conformidade com relatórios padronizados.

A criação manual de testes e a cobertura inconsistente deixam bugs sem detecção. Esta skill fornece geração automatizada de suítes de testes, análise de cobertura e scaffolding de testes E2E para garantia de qualidade consistente em projetos React, Next.js e Node.js.

Criar prompts eficazes para grandes modelos de linguagem requer profunda expertise em padrões, frameworks e técnicas de otimização. Esta skill fornece estratégias de engenharia de prompts prontas para produção para Claude, GPT-4 e outros LLMs, incluindo saídas estruturadas, raciocínio chain-of-thought e design de sistemas agênticos.

Construir e implantar sistemas de ML em produção requer profunda expertise em MLOps, monitoramento de modelos e infraestrutura escalável. Esta skill fornece orientação de classe mundial para colocar modelos de ML em produção, implementar sistemas RAG e integrar LLMs em fluxos de trabalho de produção.

Construir aplicações web fullstack requer conhecimento profundo de muitas tecnologias e padrões. Esta skill fornece ferramentas de scaffolding, análise de qualidade de código e orientação de arquitetura para projetos React, Next.js, Node.js, GraphQL e PostgreSQL.