scinexus
Writing composable, type-checked data pipelines with scinexus: define_app, NotCompleted, data stores, apply_to, parallel backends
Пакет плагинов · от The scinexus authors
Коротко
scinexus: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель The scinexus authors. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Мы впервые увидели его 2026-10-15 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-20.
Что просит
- Ставится как пакет плагинов
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как плагин Claude Code
Собрано из того, что объявляет Community GitHub marketplaces.
/plugin marketplace add cogent3/scinexus
/plugin install scinexus@scinexusГде опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества cogent3/scinexus (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 2026.10.12 | Форки (GitHub): 1 Звёзды (GitHub): 7 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Есть в одном маркетплейсе сообщества
| Витрина | Репозиторий | Звёзды (GitHub) |
|---|---|---|
| scinexus | cogent3/scinexus | 7 |
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Community GitHub marketplaces.
Скиллы: 1
scinexus
Что менялось
- Стал продуктом, за которым мы следим
- Community GitHub marketplaces: появился
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
-
Automated AI research toolkit: hypothesis generation, experiments, and paper writing
-
Build Fast Dash apps: type-hint inference, depends_on cascading inputs, multi-function tabs, multi-step pipelines.
-
Structured protocols for feature exploration and development workflows
-
Hypothesis-driven data analysis workflow and catalog MCP server
-
Core tools for fundamental physics research: arXiv access, paper management, and literature workflows
-
Operator-owned scientific dataset discovery for remote agents
-
Autonomous experiment loops on any codebase — one file, one metric, one loop. An agent edits a constrained file, runs an eval, keeps improvements, reverts failures, and repeats…
-
Feature metadata management for multimodal data and ML pipelines. Provides guidance on feature definitions, versioning, metadata stores, and testing.
-
Expert AI assistant for Apache Hamilton framework development - create DAGs, apply decorators, debug dataflows, and optimize pipelines
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
-
Hypothesis-driven data analysis workflow and catalog MCP server
-
Autonomous experiment loops on any codebase — one file, one metric, one loop. An agent edits a constrained file, runs an eval, keeps improvements, reverts failures, and repeats…
-
Multi-agent AI pipelines with structural write/review isolation, crash-safe state recovery, and spec-driven development. Run sequential, parallel fan-out, iterative-loop, or…
-
Principles and rules for writing faithful scientific code. Scientific code serves truth, not users. This plugin teaches Claude the fundamental differences between scientific and…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
-
Data engineering for Apache Airflow and Astronomer. Author DAGs with best practices, debug pipeline failures, trace data lineage, profile tables, migrate Airflow 2 to 3, and…
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
DataHub development and interaction toolkit with connector planning, PR review, catalog search, metadata enrichment, lineage tracing, data quality management, and connection setup…
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Connect to preclinical research tools and databases (literature search, genomics analysis, target prioritization) to accelerate early-stage life sciences R&D
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
Official Buildkite skills for Claude Code, Cursor, and other AI coding agents — pipelines, migration, preflight, agent runtime, CLI, and API
-
Build and deploy Base44 full-stack apps with CLI project management and JavaScript/TypeScript SDK development skills
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Guided NGS intake, local execution, and public-pipeline routing for BCL, FASTQ, DNA variant, RNA-seq, single-cell, epigenomics, amplicon, and metagenomics analyses, with deeper…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
-
Design, critique, implement, test, and export web data visualizations in Codex, including charts, maps, dashboards, Gantt, UML, scrollytelling, reports, slides, mobile views…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Automated AI research toolkit: hypothesis generation, experiments, and paper writing
-
Build Fast Dash apps: type-hint inference, depends_on cascading inputs, multi-function tabs, multi-step pipelines.
-
Structured protocols for feature exploration and development workflows
-
Core tools for fundamental physics research: arXiv access, paper management, and literature workflows
-
Operator-owned scientific dataset discovery for remote agents
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Create, edit, run, save, and checkpoint Jupyter notebooks in an interactive Copilot canvas.
-
Model, visualize, and deploy applications with Radius from the GitHub Copilot app and CLI.
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Phoenix AI observability skills for LLM application debugging, evaluation, and tracing. Includes CLI debugging tools, LLM evaluation workflows, and OpenInference tracing…
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
code-apps-preview
Build and deploy Power Apps code apps using React, Vite, and Power Platform connectors.
-
mobile-app
Build and deploy Power Apps code apps for mobile using Expo (React Native), with native device functionality and Power Platform connectors
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
if you want to go fast, go deep first. pstack helps you write less, but higher quality code. rigorous agent workflows you can parallelize with confidence.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
Skills for building on the Cursor Origin API. Fetch the live spec first, then follow the Origin rules for credentials, scopes, webhooks, paging, and errors. Includes a skill that…
-
Scaffold and validate new agent plugins.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Giving Claude ability to run code with E2B via MCP (Model Context Protocol).
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
mcp-grafana io.github.grafana/mcp-grafana
An MCP server giving access to Grafana dashboards, data and more.
-
A Node.js–based Model Context Protocol server that spins up disposable Docker containers to execute arbitrary JavaScript.
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Automated AI research toolkit: hypothesis generation, experiments, and paper writing
-
Run real bioinformatics from your AI agent. Reliable, reproducible, on your own GPUs.
-
Connect RStudio to AI assistants for interactive R coding and data analysis.
-
Scaffold modern npm packages, CLIs, services and apps as a native tool for AI agents.
-
Versioned scientific models with units and SBML, CellML, Modelica export.
Есть на витрине npm registry (MCP servers) (5)
-
Gives AI agents eyes and hands into running React Native apps: logs, REPL, tap, screenshots
-
One workspace for every AI coding assistant. Shared tasks, memory, and governance.
-
Discover and load Agent Skills from configured local directories and Git sources over stdio MCP.
-
easytable-mcp io.github.chrischall/easytable-mcp
easyTable restaurant reservations for Claude — availability, and create/modify/cancel bookings
-
Local persistent memory and Markdown wiki for AI coding agents: 24 MCP tools, no gateway required.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Хотите такой знак у своего плагина в нашем каталоге?
Докажите, что поддерживаете его, файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью, и сможете показать этот знак на карточке, а ещё живые баннеры для сайта и README. Как проходит подтверждение
Ещё вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.