DevOps e Infra
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add-a-zero
Force o pensamento 10x em qualquer objetivo com o exercício "Adicione um Zero" de Brian Chesky. Ele o tira do pensamento incremental, questionando o que seria necessário para alcançar 10x o resultado, ideal quando uma equipe pensa pequeno ou otimiza dentro de restrições existentes.
scaffold
Um assistente interativo de estruturação de projetos que detecta o ambiente, audita ferramentas existentes e configura qualquer stack com aprovação explícita do usuário em cada etapa.
agents
Claude Code configuration with 42 specialized agents, 33 skills, 28 commands, and a hook system for development best practices
algo-avl-trees
Uma BST auto-balanceada (Adelson-Velsky & Landis, 1962) que garante operações O(log n) por meio de rebalanceamento baseado em rotações.
algo-graph-representations
Representações de grafos — matriz de adjacência, lista de adjacência, lista de arestas — com tabelas de complexidade, padrões de implementação e casos de uso em redes biológicas.
bio-applied-chipseq-pipeline
Pipeline de ChIP-seq que inclui controle de qualidade, alinhamento, deduplicação, chamada de picos com MACS2 e normalização de sinal com deepTools.
algo-sequence-alignment
Implementa alinhamento de sequências global (Needleman-Wunsch) e local (Smith-Waterman), cobrindo o preenchimento da tabela de programação dinâmica (DP), rastreamento e matrizes de pontuação.
bio-applied-enzyme-kinetics
Padrões computacionais de cinética enzimática, incluindo ajuste de Michaelis-Menten com scipy, intervalos de confiança bootstrap, determinação do tipo de inibição, cooperatividade alostérica e cinética de múltiplos substratos.
bio-applied-ngs-fundamentals
Comparação de plataformas NGS, formato FASTQ, pontuações de qualidade Phred e métricas de QC. Referência para seleção de tecnologia de sequenciamento e avaliação da qualidade de leitura.
algo-mst-kruskal-prim
Árvores geradoras mínimas — Kruskal (Union-Find, O(E log E)) e Prim (heap, O((V+E) log V)), agrupamento MST.
ml-pipeline-workflow
Build end-to-end MLOps pipelines from data preparation through model training, validation, and production deployment. Use when creating ML pipelines, implementing MLOps practices, or automating model training and deployment workflows.
project-region
Use when the user wants to manage Zilliz Cloud projects or storage volumes. For cloud regions and providers, see the cluster skill.