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서버, 도구, 리소스 및 프롬프트에 시각적 아이콘 추가하기
유전자 발현/유전체학 데이터를 보려면 NCBI GEO에 액세스하세요. 마이크로어레이 및 RNA-seq 데이터셋(GSE, GSM, GPL)을 검색/다운로드하고, 전사체학 및 발현 분석을 위해 SOFT/Matrix 파일을 검색합니다.
HeyGen 비디오 에이전트 API를 사용한 원샷 프롬프트 비디오 생성
이 가이드는 기본 명령 훅에서 고급 프롬프트 기반 훅으로 마이그레이션하여 유지보수성과 유연성을 향상시키는 방법을 보여줍니다.
Langfuse의 전문가 - 오픈 소스 LLM 관측 플랫폼. 추적, 신속한 관리, 평가, 데이터셋 및 LangChain, LamaIndex, Open과의 통합을 다룹니다AI. 프로덕션에서 LLM 애플리케이션을 디버깅, 모니터링 및 개선하는 데 필수적입니다. 사용 시기: 랑퓨즈, llm 관측 가능성,
LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 생산 준비 패턴. RAG 파이프라인, 에이전트 아키텍처, 프롬프트 IDE 및 LLMOps 모니터링을 다룹니다. AI 애플리케이션을 설계하거나, RAG를 구현하거나, 에이전트를 구축하거나, LLM 관측 가능성을 설정할 때 사용하세요.
시장 조사 보고서에서 시각화를 생성하기 위한 완전한 프롬프트와 지침.
제로 샷 전송을 통한 이미지 분할의 기초 모델. 점, 상자 또는 마스크를 프롬프트로 사용하여 이미지에서 객체를 분할하거나 이미지의 모든 객체 마스크를 자동으로 생성해야 할 때 사용하세요.
HuggingFace 디퓨저를 통한 안정적인 확산 모델을 통해 최첨단 텍스트-이미지 생성. 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성하거나, 이미지 간 번역을 수행하거나, 인페인팅을 하거나, 맞춤형 확산 파이프라인을 구축할 때 사용하세요.
네온 서버리스 포스트그레스, 분기, 연결 풀링, 프리스마/드리즐 통합을 위한 전문가 패턴: 네온 데이터베이스, 서버리스 포스트그레스, 데이터베이스 분기, 네온 포스트그레스, 포스트그레스 서버리스.
사용자가 인앱 페이월, 업그레이드 화면, 업셀 모드 또는 기능 게이트를 생성하거나 최적화하고자 할 때. 사용자가 "페이월", "업그레이드 화면", "업그레이드 모드", "업셀", "기능 게이트", "무료 유료로 전환", "프리미엄 전환", "시용 만료 화면", "제한 도달 범위"를 언급할 때도 사용하세요
PocketBase 액세스 제어를 위한 API 규칙 및 필터 표현식. 권한을 설정하거나, 필터 표현식을 작성하거나, 누가 무엇에 접근할 수 있는지 구성하거나, 403/404 응답을 디버깅할 때 사용하세요. 5가지 규칙 유형, 필터 구문, 연산자, 요청/수집 매크로 및 필드 수정자를 모두 다룹니다.
파이썬용 인터랙티브 과학 및 통계 데이터 시각화 라이브러리. 산점도, 선 차트, 막대 차트, 히트맵, 3D 플롯, 지리 지도, 통계 분포, 재무 차트 및 대시보드를 포함한 차트, 플롯 또는 시각화를 만들 때 사용하세요. 빠른 시각화를 모두 지원합니다
표현식은 Polars API의 기초입니다. 데이터 변환을 즉시 실행하지 않고 설명하는 합성 가능한 단위입니다.
빠른 데이터프레임 라이브러리(Apache Arrow). 고성능 데이터 분석 워크플로우를 위해 선택, 필터링, group_by, 조인, 게으른 평가, CSV/Parquet I/O, 표현 API를 선택하세요.
선언적 프로그래밍을 사용하여 복잡한 AI 시스템을 구축하고, 프롬프트를 자동으로 최적화하며, DSPy를 통해 모듈식 RAG 시스템 및 에이전트를 생성하세요 - Stanford NLP의 체계적인 LM 프로그래밍 프레임워크
정규 표현과 문법을 사용하여 LLM 출력을 제어하고, 유효한 JSON/XML/코드 생성을 보장하며, 구조화된 형식을 적용하고, Microsoft Research의 제한된 생성 프레임워크인 Guidance를 통해 다단계 워크플로우를 구축합니다
Pydantic 검증을 통해 LLM 응답에서 구조화된 데이터를 추출하고, 실패한 추출을 자동으로 재시도하며, 복잡한 JSON을 타입 안전성으로 구문 분석하고, 전투 테스트를 거친 구조화된 출력 라이브러리를 사용하여 부분 결과를 스트리밍하세요
생성 중 유효한 JSON/XML/코드 구조 보장, 타입 안전 출력을 위해 Pydantic 모델 사용, 로컬 모델(Transformers, vLLM) 지원, 아웃라인을 통한 추론 속도 극대화 - dottxt.ai 의 구조화된 생성 라이브러리
차등 유전자 발현 분석(Python DESeq2). RNA-seq 분석을 위해 대량 RNA-seq 수, Wald 테스트, FDR 보정, 화산/MA 플롯에서 DE 유전자를 식별합니다.