alterlab-ieu

为游戏添加无障碍与包容性设计支持

为游戏设置数据追踪与分析看板

定义游戏视觉风格与美术资产管线

为游戏设计声音、音乐和音频体验

验证游戏数值平衡与难度曲线

把零散想法变成可落地的游戏概念

自动为游戏项目搭建CI/CD流水线

审查游戏代码的架构与性能

定义游戏创意方向与艺术风格

获取游戏设计文档的专业反馈

设计游戏机制、平衡性与经济系统

设计游戏内经济系统与虚拟货币平衡

按章节创建游戏设计文档，验证核心支柱并标记范围

用 Godot 引擎开发 2D/3D 游戏

在48-72小时内快速启动并完成游戏开发

准备游戏发布所需的检查清单与提交流程

将游戏文本翻译并适配到多种语言

分析游戏概念的市场可行性

设计游戏故事、角色与世界观

规划并分析游戏玩法测试会话

自动分析项目回顾，提炼经验教训

协调团队冲刺与里程碑，跟踪进度与风险

快速验证游戏机制和创意可行性

制定测试策略、管理缺陷、优化QA流程

复盘游戏开发过程，总结得失与教训

从现有代码或原型自动生成文档

评估项目范围是否匹配时间与资源

规划开发冲刺并分解任务

快速搭建新游戏项目脚手架

协调多个智能体完成复杂游戏功能开发

规划游戏技术架构与管线

回答 Unity 引擎与 C# 脚本的开发问题

解答虚幻引擎5开发问题

优化游戏界面与玩家交互体验

用AlphaFold2预测蛋白质三维结构

构建和操作单细胞基因表达数据矩阵

从基因表达矩阵推断转录调控网络

用 Biopython 处理生物序列、解析文件、运行系统发育分析

通过统一API查询40多个生物信息学数据库

在命令行运行 BLAST 序列搜索

预测蛋白质与小分子配体结合的复合物结构

从DNA序列预测基因功能与调控变异效应

从最大公共单细胞图谱中查询基因表达数据

预测蛋白质-配体等生物分子复合物结构

模拟代谢网络并预测基因敲除表型

用 pandas 友好的方式处理药物发现中的分子数据

用分子机器学习预测化合物性质

处理并可视化深度测序覆盖度数据

预测蛋白质与配体的结合姿态

用蛋白质语言模型设计新蛋白

解析、注释和渲染系统发育树

读取并转换流式细胞术FCS文件为可分析格式

快速查询20多个生物信息学数据库

分析并设计蛋白质糖基化位点

从全切片图像中提取瓦片用于机器学习

管理、注释和溯源生物数据，让数据集可查询、可版本化、可复现

设计能与配体、金属和核酸结合的蛋白质序列

比对质谱数据并鉴定未知代谢物

筛选化合物库中的药物相似性分子

运行和分析分子动力学模拟，处理蛋白质与小分子体系

将分子结构转化为机器学习特征矩阵

分析神经探针电生理数据并完成尖峰分选

从FASTQ测序数据自动生成VCF变异检测结果

运行全流程计算病理学工作流

从原始序列自动构建系统发育树

查询精准医学知识图谱中的生物医学关系

根据蛋白质骨架设计对应序列

对批量RNA-seq计数矩阵进行差异表达基因分析

用 pyOpenMS 构建完整的质谱分析流程

用 Python 读写基因组比对和变异文件

加载药物发现数据集与基准

运行微生物组扩增子分析流程

用 RDKit 直接操控分子结构与化学信息

用扩散模型从头生成蛋白质骨架结构

量化RNA-seq转录本丰度并导入差异表达分析

在云端运行量子化学计算与分子模拟

用Scanpy分析单细胞RNA-seq数据

用预训练模型注释细胞类型并生成嵌入

分析微生物组与群落生态数据

从单细胞RNA-seq数据推断细胞状态转变方向

用概率模型分析单细胞组学数据

分析空间转录组数据，识别基因空间模式

大规模存储和查询基因组变异数据

用 TorchDrug 构建分子与蛋白质的图神经网络