> Lab Tools _

Получите идеальные подсказки для искусственного интеллекта! Находите, делитесь и улучшайте запросы с помощью нашего сообщества. Больше не тратьте время на поиск – большая языковая модель поможет вам найти то, что нужно для ваших задач. Наш модуль AI-агент предоставляет доступ к обширной базе данных готовых запросов и шаблонов. Используйте search_prompts для поиска по ключевым словам, категориям и тегам, или get_prompt для получения конкретного запроса по ID. Улучшите свои текущие запросы с помощью функции improve_prompt и управляйте переменными для персонализированного опыта. Бесплатный и открытый исходный код – разверните его самостоятельно для полной конфиденциальности вашей организации!

Упростите и ускорьте разработку, сборку и тестирование проектов Carbon. Этот репозиторий предоставляет инструменты и инфраструктуру, основанные на Bazel и хуках pre-commit, для автоматизации рутинных операций и обеспечения высокого качества кода. Интеграция с Bazel позволяет эффективно управлять рабочим процессом сборки, а использование скриптинга через хуки гарантирует соблюдение стандартов кодирования. Для удобства работы с системой сборки, мы используем bazelisk вместо непосредственно bazel. Это обеспечивает согласованность и упрощает настройку окружения для всех разработчиков. При работе с проектом Carbon, необходимо строго следовать инструкциям по настройке и использованию bazelisk для корректного выполнения задач. Обязательным требованием является выполнение хуков pre-commit перед каждым коммитом. Это позволяет автоматизировать проверку кода и предотвратить попадание ошибок в репозиторий, что значительно повышает эффективность автоматизации задач и поддерживает стабильность рабочего процесса. Для запуска хуков используйте команду pre-commit run -a для проверки всех файлов или pre-commit run --files для указанных файлов.

Adaptyv решает проблему необходимости трудоемких и длительных экспериментов с белками, предоставляя open-source решение для автоматизированного тестирования и валидации последовательностей. Платформа облачной лаборатории позволяет исследователям получать экспериментальные данные, значительно сокращая время и ресурсы, затрачиваемые на рутинные процессы. Adaptyv – это инструмент разработчика с удобным API, позволяющий интегрировать автоматизированные тесты в существующие рабочие процессы. Используя Python, Requests и AWS Lambda, платформа обеспечивает масштабируемость и надежность доставки результатов в течение примерно 21 дня. Благодаря автоматизации рутинных задач, Adaptyv освобождает время исследователей для более важных задач, таких как анализ данных и интерпретация результатов. Поддержка Bash скриптов и гибкая система аутентификации упрощают интеграцию и использование платформы.

Интеграция с Benchling предоставляет open-source решение для доступа к биологическим данным и автоматизации рабочих процессов, позволяя разработчикам программно взаимодействовать с платформой Benchling. Она устраняет необходимость ручного управления данными и обеспечивает эффективную интеграцию с другими системами. Используйте этот инструмент разработчика для управления сущностями реестра (ДНК, белки, инвентаризация), электронными лабораторными журналами и рабочими процессами. Поддерживаются методы аутентификации через API-ключ или OAuth 2.0, а также интеграция с AWS EventBridge для создания событийных интеграций. Оптимизируйте ваши лабораторные операции с помощью автоматизации задач, таких как управление инвентаризацией и синхронизация данных. Интеграция построена на базе Python, Benchling SDK и REST API, обеспечивая гибкость и масштабируемость.

PyLabRobot решает проблему фрагментированности управления лабораторным оборудованием, предоставляя единый Python интерфейс для автоматизации исследовательских процессов. Это позволяет создавать воспроизводимые и стандартизированные рабочие процессы, устраняя ручные ошибки и повышая эффективность. Open-source решение обеспечивает гибкость и прозрачность для пользователей. PyLabRobot – это инструмент разработчика для управления широким спектром лабораторного оборудования, включая роботизированные системы дозирования, анализаторы, насосы и инкубаторы. Он поддерживает различные платформы (Windows, macOS, Linux) и обеспечивает аппаратную независимость, что позволяет использовать его с оборудованием разных производителей. Ключевые возможности включают унифицированный Python интерфейс и возможность моделирования протоколов. С помощью PyLabRobot можно легко программировать роботизированные системы, автоматизировать подготовку образцов и аналитические измерения, а также эффективно управлять ресурсами лаборатории. Функциональность автоматизации включает в себя управление макетами, управление состоянием и интеграцию нескольких устройств, что делает его ценным активом для исследователей и инженеров.

Решение labarchive-integration позволяет автоматизировать взаимодействие с платформой электронного лабораторного журнала LabArchives, предоставляя разработчикам набор инструментов для программного доступа к данным и функциям. Это открытое open-source решение значительно упрощает задачи, такие как резервное копирование, загрузка данных и генерация отчетов, освобождая время для исследований. Инструмент разработчика labarchive-integration использует Python, YAML и REST API LabArchives для реализации автоматизированных процессов. Поддерживается аутентификация через API, настройка региональных конечных точек и управление доступом, что обеспечивает гибкость и безопасность интеграции. Ключевой особенностью является автоматизация резервного копирования и загрузки данных, а также возможность создания и управления записями и вложениями в электронных лабораторных журналах. Использование Bash скриптов и LabArchives API позволяет интегрировать платформу с другими инструментами, такими как Jupyter и REDCap.

Решение сложных задач требует координации. Этот репозиторий предоставляет гибкую платформу для multi-agent collaboration, позволяющую нескольким AI-агентам эффективно взаимодействовать и распределять задачи. Используя возможности большой языковой модели, система обеспечивает динамическое управление рабочими процессами и оптимизацию выполнения. В основе лежит структурированный подход к коммуникации между AI-агентами, включающий механизмы обмена сообщениями, управления сессиями и отслеживания задач. Инструменты командной строки и API позволяют легко создавать, настраивать и контролировать взаимодействие агентов, обеспечивая масштабируемость и адаптивность к различным сценариям применения искусственного интеллекта. Ключевые особенности включают в себя: управление задачами, сессиями и коммуникацией между агентами. Интеграция с Python и другими инструментами позволяет строить сложные системы, где каждый AI-агент выполняет свою специализированную роль, совместно решая поставленную задачу.

Agent Reach – это инструмент, решающий проблему ограниченного доступа AI-агентов к данным из различных онлайн-платформ. Он предоставляет унифицированный интерфейс командной строки (CLI) для прямого взаимодействия с сервисами, такими как Twitter, Reddit, YouTube и Bilibili, минуя необходимость использования дорогостоящих API. Это позволяет значительно расширить возможности агентов в сборе и обработке информации. В основе Agent Reach лежит скриптинг на Python, использующий библиотеки mcporter и yt-dlp для эффективной работы. Инструмент позволяет осуществлять поиск и извлечение данных, обеспечивая прямой доступ к контенту без комиссий. Регулярное выполнение команды agent-reach doctor позволяет отслеживать доступность каналов и поддерживать стабильность рабочего процесса. Agent Reach способствует автоматизации задач, связанных с мониторингом и анализом данных из множества источников. Для временных файлов рекомендуется использовать /tmp/, а для постоянных данных – ~/.agent-reach/. Инструмент предлагает гибкие возможности для настройки и интеграции в существующие AI-системы, значительно повышая их эффективность.

Упростите интеграцию с множеством искусственный интеллект сервисов. elite-longterm-memory предоставляет унифицированный REST API для доступа и управления более чем 50 моделями от ведущих провайдеров, включая Bedrock, OpenAI, Vertex и другими. Это позволяет разработчикам легко выбирать и использовать оптимальные большая языковая модель для конкретных задач, избегая необходимости работы с различными API и форматами данных. Ключевые особенности включают интеллектуальную маршрутизацию для оптимизации затрат и качества, а также поддержку широкого спектра типов моделей: от чат-ботов и генерации изображений до видео и преобразования текста в речь. Поддерживается гибкая фильтрация моделей по типу и получение подробной документации для каждой модели. Реализация построена на базе Python, Bash и JSON. Используйте единый ключ API для вызова любой модели по ID или позвольте системе автоматически выбирать наиболее подходящую. elite-longterm-memory позволяет создавать эффективных AI-агент без сложных интеграционных усилий, значительно ускоряя разработку и развертывание решений на базе искусственный интеллект.

Решение для создания и управления AI-агентами на базе ElevenLabs, обеспечивающее синтез голоса, клонирование и разработку агентов для OpenClaw. Этот репозиторий позволяет автоматизировать сложные сценарии взаимодействия, выходящие за рамки простого преобразования текста в речь. В основе решения лежит использование большой языковой модели и искусственного интеллекта для построения диалоговых AI-агентов с низкими задержками благодаря потоковой передаче TTS. Поддерживается интеграция с OpenClaw и использование Python для гибкой настройки и расширения функциональности. Для работы требуется ELEVENLABS_API_KEY. Предоставляются скрипты для удобного управления голосами и генерации речи, включая контроль эмоций. Решение позволяет создавать полноценных голосовых агентов, а не только осуществлять синтез речи.

Используйте, когда агент получил численное измерение (температура, вес, pH) и должен сравнить его с предопределенным пороговым значением, чтобы определить двоичный результат. Этот навык извлекает измеренное значение, оценивает его по отношению к условию порога (выше/ниже) и выполняет соответствующее действие, такое как классификация или размещение.

Используйте, когда агенту необходимо найти, идентифицировать и сосредоточиться на конкретном животном или биологическом объекте в среде ScienceWorld. Этот навык выполняет задачи, связанные со сравнением животных, их изучением или взаимодействием (например, определением максимальной продолжительности жизни), путем перемещения в нужное место с помощью команды "телепортироваться", обзора местности с помощью команды "осмотреть" и выполнения команды "сосредоточиться на ЖИВОТНОЕ", указав точное название объекта.

При наличии исследовательской цели, используйте имеющиеся навыки, отчеты о прохождении обучения и справочные материалы для разработки небольшого, конкретного плана эксперимента.

'Анализ статистических ошибок - Анализ погрешностей измерений: абсолютная погрешность,

Навык записи сессий.

Синхронизируйте ветки разработки (dev) и основной (main) для релизов LAMB, включая слияние изменений, создание версионных тегов и обновление номеров версий в коде. Используйте этот навык при создании нового релиза, синхронизации веток или создании версионного тега.

Оцените эффективность навыка, выполняя тестовые сценарии и оценивая результаты. Используйте это, когда хотите проверить, предоставляет ли навык правильные рекомендации, подтвердить улучшения навыка или провести тестирование навыка перед его выпуском.

Комплексный научный исследовательский набор инструментов, включающий 139 специализированных навыков для биологии, химии, медицины, науки о данных и вычислительных исследований. Превращает Claude в AI-ассистента для исследований, предоставляя доступ к научным базам данных, инструментам анализа и специализированным рабочим процессам.

DKG V9 для OpenClaw: сначала используйте инструменты для проверки памяти для восстановления и надежного хранения данных, а затем используйте инструменты DKG для публикации, запросов, поиска, обмена сообщениями и удаленных вызовов функций.

Пример навыка для тестирования конверсии.

Постдиагностическая проверка – это проверка, которая убеждается, что полученные результаты соответствуют первоначальной проблеме, что выполнение операций прошло по плану и что результаты являются внутренне согласованными.

Используйте этот навык для разработки, проверки и развертывания исследовательских опросов: создание шкал Лайкерта, контрольные вопросы для проверки внимательности, пилотное тестирование, оценка надежности по коэффициенту ICC, а также экспорт в системы Qualtrics/LimeSurvey.

Навык, позволяющий проверять поведение сканера в граничных случаях.

Навык, который служит руководством к правильной организации тестов на различных языках.

Навык подсчета атомов в химических уравнениях, определения, являются ли они сбалансированными, и балансировки несбалансированных уравнений путем добавления коэффициентов.

Отслеживайте и оценивайте выполнение тестовых планов оркестратором от начала до конца. Используйте, когда пользователь хочет запустить тестовый план из каталога docs/showcases/, наблюдать за полной обработкой данных оркестратором и получить окончательную оценку. Активируется по запросам: "запустить тестовый план", "выполнить план", "отслеживать оркестратор", "протестировать оркестратор", "запустить выполнение плана", "запустить демонстрацию" или любым запросом, направленным на наблюдение/оценку поведения оркестратора при выполнении демонстрационного плана. Эта функция предназначена ТОЛЬКО для наблюдения — не вмешивайтесь в выполнение оркестратором.

Управляйте физическими датчиками, камерами и исполнительными устройствами с помощью среды выполнения навыков bubbaloop. Запрашивайте данные датчиков в режиме реального времени, управляйте жизненным циклом узлов и отслеживайте состояние оборудования.

Ознакомьтесь с документацией руководства по стилю IBM, касающейся форматирования чисел и измерений: использование цифр или написания чисел словами, использование запятых в больших числах, обозначения валют (USD/EUR), форматы дат, 24-часовой формат времени, единицы измерения (KB/MB/GB с пробелами), двоичные префиксы IEC (KiB/MiB/GiB) и телефонные номера. Используйте эти знания при проверке форматирования чисел, согласованности дат/времени, сокращений единиц измерения или общепринятых соглашений об измерениях в документации.

Ваш подход к написанию модульных тестов. Используйте этот навык при работе с файлами, где требуется написание модульных тестов.

Сопоставляйте состояние вашего виртуального питомца Monagotchi с реальной обстановкой через устройства умного дома Alexa. Используйте эту функцию после каждого действия или проверки состояния вашего питомца, чтобы регулировать освещение и температуру в комнате, а также объявлять его статус. Требуется навык alexa-cli (buddyh/alexa-cli). Работает с monagotchi-controller.