Method Dev Agent - 方法開發助手

專業技能: 藥品分析實驗室 | 色譜方法開發 | HPLC/UPLC/GC

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🎯 解決的問題

藥品分析實驗室方法開發過程中的痛點： - ❌ 試錯成本高（數週甚至數月） - ❌ 知識依賴個人，難以沉澱 - ❌ 實驗記錄分散，追溯困難 - ❌ 最佳化路徑不清晰

💡 解決方案

AI驅動的方法開發助手Agent： - 📝 智慧實驗記錄 - 系統化記錄每次實驗引數和結果 - 🔍 方法檢索 - 快速查詢歷史方法和實驗記錄
- 📊 趨勢分析 - 視覺化方法最佳化過程 - 💾 知識沉澱 - 結構化儲存方法開發知識

✨ 核心功能

1. 實驗記錄管理

• 完整的色譜條件記錄（色譜柱、流動相、梯度、溫度等）
• 樣品資訊和前處理方法
• 結果資料（保留時間、分離度、塔板數等）
• 觀察記錄和下一步計劃

2. 方法庫

• 儲存成功的色譜方法
• 按化合物、基質、色譜柱型別分類
• 快速檢索和複用

3. 資料分析

• 實驗狀態統計
• 成功評分趨勢
• 方法最佳化視覺化

4. AI推薦 (專業版)

• 基於歷史資料的方法推薦
• 色譜條件最佳化建議
• 問題診斷和解決方案

🚀 快速開始

# 安裝依賴
pip install streamlit pandas plotly

# 執行應用
streamlit run app.py

# 瀏覽器訪問
http://localhost:8501

💰 定價

🏥 適用場景

• 藥品QC實驗室方法開發
• 仿製藥一致性評價
• 新藥質量標準研究
• 穩定性試驗方法最佳化

👨‍🔬 目標使用者

• 藥品分析研究員
• QC方法開發科學家
• 實驗室經理
• CRO公司分析部門

📞 聯絡方式

作者: Teagee Li
領域: 藥品分析實驗室管理
郵箱: teagee@qq.com
GitHub: https://github.com/teagec/t2

讓方法開發更智慧、更高效

這個Skill質量較好，文件清晰、程式碼結構完整、功能實現全面。它解決了藥品分析方法開發中的記錄管理問題，能幫助實驗室系統化管理色譜方法開發過程。優點是功能實用、介面友好、資料模型設計合理。不足是配置檔案宣告的截圖缺失，且包內混入了部分不需要的草稿文件，影響了整體的專業度。