研究資料分析工程開發
pytdc
提供用於藥物開發的 AI 就緒數據集、基準測試與分子預測工具,涵蓋 ADME、毒性、藥物-目標交互作用及分子生成任務。
瀏覽: 7★ 19,782
探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
共找到 516 個技能
提供用於藥物開發的 AI 就緒數據集、基準測試與分子預測工具,涵蓋 ADME、毒性、藥物-目標交互作用及分子生成任務。
Apple tvOS 人機介面指南。支援焦點導航、Siri Remote 互動以及 Apple TV 應用程式的 10 呎使用者介面設計。
CCOS 伺服器所公開的 MCP 工具參考,支援自主代理工作流程中的能力探索、對話管理與受控的 RTFS 執行。
使用 agentic-flow 編排多代理群體,支援平行任務執行、動態拓撲與智慧協調。適用於構建分散式 AI 系統與擴展複雜的開發工作流程。
專為開發人員與工程師設計的系統化技術對話紀錄工具。精確捕捉決策過程、實作細節與會議成果,確保技術文件的準確性。
使用架構優先設計、TDD、豐富領域模型與 Swift 6.2 模式實作功能的指南,確保領域、基礎設施與應用層之間的清晰隔離。
為核心研究集中的論文產生結構化、機器可讀的筆記,以實現可靠的文獻綜述與證據導向的寫作。
協助使用者有效管理時間與任務。適用於緩解工作壓力、改善專注力、平衡多項責任以及提升個人生產力。
建立並更新詳細的 GitHub Issue,完整記錄技術上下文,防止需求遺失並降低開發溝通成本。
Langroid 多代理框架的設計模式合集,涵蓋代理配置、工具處理、任務編排與外部整合。
透過 PubMed、arXiv 和 Semantic Scholar 進行系統性文獻回顧,包含人工智慧驅動的綜述、核實引用以及強制性的科學圖表生成。
啟動自動化逆向工程,探索程式碼庫架構、層級與技術堆疊,以利於系統現代化或文件編撰。