研究資料分析工程開發
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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。
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審核 Packmind 文件,將 MDX 檔案與程式碼庫交叉比對,以偵測無效連結、過時的 CLI 參考及文件缺漏。
透過分析持續整合 (CI) 歷史、執行模式與程式碼結構,識別、分類並排除不穩定的測試 (flaky tests),以提升測試套件的可靠性。
用於驗證 AI 代理技能配置並檢測規則違規的測試夾具。
使用 Browserbase 將無伺服器瀏覽器自動化部署為雲端函數。適用於定時任務、Webhook 端點以及在雲端執行自動化腳本。
Rust 專案的專家級程式碼審查工具。使用 Bazel 與專案特定規範,進行全面的品質、安全、效能及架構分析。
將複雜資訊轉換為結構化的學習筆記、總結與練習題,協助高效學習與知識記憶。
透過 AI 驅動的品牌邏輯,運用幾何圖形、負空間與平面向量風格,設計專業級的品牌識別標誌。
透過代理驅動的迭代流程,創建結構化、高質量的技術實作計畫。適用於複雜重構、新功能開發與技術架構設計。
自動化將 Netflix Conductor 工作流遷移至 Temporal Python,包含伺服器編排、Worker 管理與工作流疑難排解。
macOS 視覺自動化工具,提供精確視窗截圖、錄影、UI 標註、Excalidraw 線框圖生成及自動化視覺回歸測試。
基於證據的程式碼審查,運用福爾摩斯式演繹推理來驗證開發聲明、調查錯誤並進行根本原因分析。