Equipos de datos que construyen modelos con datos químicos y quieren código coherente y reproducible desde su editor con IA.
mkdir -p .cursor/rules && curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PatrickJS/awesome-cursorrules/main/rules/pytorch-scikit-learn-cursorrules-prompt-file.mdc -o .cursor/rules/pytorch-scikit-learn.mdcSoftware de terceros. Al copiarlo, descargarlo o instalarlo aceptas el aviso legal de la Academy: eres responsable de revisar su código y sus permisos antes de usarlo.
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Un archivo de reglas de Cursor que configura al asistente como experto en aprendizaje automático con Python aplicado a la química. Cubre scikit-learn para modelos clásicos, PyTorch para aprendizaje profundo, el manejo de datos químicos con RDKit u OpenBabel, la división de datos y la validación de modelos.
Equipos de datos que construyen modelos con datos químicos y quieren código coherente y reproducible desde su editor con IA. Un archivo de reglas de Cursor que configura al asistente como experto en aprendizaje automático con Python aplicado a la química. Cubre scikit-learn para modelos clásicos, PyTorch para aprendizaje profundo, el manejo de datos químicos con RDKit u OpenBabel, la división de datos y la validación de modelos.
Ejecuta en tu terminal: mkdir -p .cursor/rules && curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PatrickJS/awesome-cursorrules/main/rules/pytorch-scikit-learn-cursorrules-prompt-file.mdc -o .cursor/rules/pytorch-scikit-learn.mdc
Sí. El código está publicado en GitHub (PatrickJS/awesome-cursorrules) con licencia CC0-1.0.
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