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使用 TorchDrug 機器學習函式庫預測分子屬性、生成新化合物並分析蛋白質。在分子、蛋白質和生物醫學知識圖譜上訓練圖神經網路，用於藥物發現和計算化學任務。

在程式碼通過後立即撰寫測試無法證明任何事情。測試優先原則迫使你先看到測試失敗，證明它確實在測試正確的行為。TDD 在錯誤進入生產環境之前就將其捕獲，並實現自信的重構。

隨機修復會浪費時間並產生新的錯誤。此技能提供四階段框架，系統性地調查問題、追蹤問題根源，並實施能真正解決根本原因而非掩蓋症狀的修復方案。

此範本為建立自訂 Claude 技能提供起點。它包含技能名稱、說明和指令的佔位符部分，您可以根據特定使用情況進行自訂。

需要精確的數學結果而非數值近似。本技能提供使用 SymPy 進行符號計算的全面指導，包括代數、微積分、矩陣、物理和程式碼生成。非常適合需要精確符號解的工程師、科學家和研究人員。

手動管理多個子代理會造成上下文污染和品質不一致。此技能為每個任務分派全新的子代理，並設置自動化的兩階段審查檢查點，確保在程式碼品質審查之前符合規格要求。

存取 STRING 資料庫的蛋白質-蛋白質交互作用網路，涵蓋 5900 萬種蛋白質和 200 億筆交互作用。執行功能富集分析、探索交互作用夥伴，並生成網路視覺化圖表，用於系統生物學研究。

使用者需要使用嚴謹的統計方法分析資料。此技能提供迴歸模型、假設檢定、時間序列分析和診斷程序的全面指導。

統計分析技能對研究至關重要，但需要正確的方法論。本工具包提供假設檢定、迴歸、貝氏方法和 APA 報告的全面指導，協助研究人員進行嚴謹、可重現的分析。

強化學習需要深入了解演算法、環境和訓練工作流程。此技能提供可立即使用的模板和 Stable Baselines3 指南，讓您可以快速訓練 RL 代理，而無需事先學習所有細節。

創建符合 Slack 大小限制的動態 GIF。使用可組合的基本動畫效果如搖晃、彈跳、旋轉、脈動、淡化、縮放和爆炸來構建動畫。驗證表情符號和訊息 GIF 的檔案大小和尺寸。

團隊手動與同事分享新建立的技能會浪費時間。此技能可自動建立結構正確的技能，並透過 Rube 整合立即在 Slack 上通知您的團隊。

手動管理和安裝 Codex 技能可能既耗時又容易出錯。此技能可自動化安裝流程,讓您能瀏覽精選的技能集合,並透過簡單的指令直接從 GitHub 儲存庫安裝技能。

構建有效的 AI 技能需要理解漸進式揭露和正確的文檔結構。此技能教您如何創建模塊化技能,使其高效加載並在正確的時機觸發。

建立有效的技能需要了解領域工作流程、可重複使用的資源以及結構化的文件。本技能提供了一個完整的框架，用於設計、建構和包裝可延伸 Claude 功能的專業技能。

具有佇列和共享資源的複雜系統若不進行模擬就難以分析。SimPy 提供基於 Python 的框架,用於建模流程、資源和基於時間的事件,以在實施前預測系統行為。

機器學習模型通常像黑盒一樣運作。SHAP 提供了一個統一的框架來了解哪些特徵驅動預測，以及每個特徵的貢獻程度。此技能可幫助您計算特徵重要性、產生視覺化、除錯模型，以及在專案中實作可解釋 AI。

搜尋可見性不足會限制自然流量和成長。此技能提供關鍵字研究、頁面優化、技術SEO和Core Web Vitals的全面指導，以提升搜尋排名並推動自然流量。

資安團隊需要系統化的方法來識別漏洞、設計安全架構並驗證防禦措施。本技能提供威脅建模、滲透測試工作流程和安全架構審查的自動化工具，並附有最佳實踐指導。

安全運營需要在整個專案中進行一致的評估和合規性驗證。此技能提供自動化的安全掃描、漏洞評估和合規性檢查工具，並具有標準化的報告功能。

手動建立測試和不一致的覆蓋率會導致錯誤未被偵測。此技能提供自動化測試套件生成、覆蓋率分析和端對端測試架構,為 React、Next.js 和 Node.js 專案提供一致的品質保證。

為大型語言模型建立有效的提示需要深厚的模式、框架和優化技術專業知識。此技能提供適用於 Claude、GPT-4 和其他大型語言模型的生產就緒提示工程策略，包括結構化輸出、思維鏈推理和代理系統設計。

建構和部署 ML 系統到生產環境需要 MLOps、模型監控和可擴展基礎架構的深厚專業知識。此技能提供世界級的指導，用於將 ML 模型投入生產、實作 RAG 系統，以及將 LLM 整合到生產工作流程中。

建構全端網絡應用程序需要對多種技術和模式有深入的了解。本技能提供支架工具、程式碼質量分析和架構指導，適用於 React、Next.js、Node.js、GraphQL 和 PostgreSQL 項目。