データ分析、機械学習、LLMアプリ、プロンプト設計（8,869 件）
概要と使いどころ
Systematically add a new memory-system reference to Auto_Memory's reference hub. Use when analyzing a new agent memory system, adding reference/<system>/details.md, saving prompts, or updating reference/hub/technique_map.json.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Idiomatic Go concurrency - sync primitives, channel semantics, the select statement, and the standard channel patterns (cancellation/done-channel, fan-out/fan-in, pipeline, or-done, context, worker-pool). Use when writing or reviewing Go that spawns goroutines, shares state, or coordinates over channels, even if the user never says "concurrency" - e.g. data races, deadlocks, goroutine leaks, sync/context/select usage, or "make this parallel". Distilled from luk4z7/go-concurrency-guide.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when preparing a desktop or web app update for commit, packaging, installer validation, GitHub publication, release asset upload, or old-release pruning. Protects user data and verifies that published artifacts match the tested build.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Frappe Insights and analytics guidance for dashboards, query design, charts, permissions, metrics, ERPNext reporting, and operational analytics. Use when work touches Frappe Insights or analytics in the Frappe ecosystem.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Frappe-native SQL and ORM guidance for `frappe.db`, Query Builder, `tab{DocType}` tables, permission-sensitive queries, and raw SQL review. Use when writing or reviewing database access in Frappe.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Build production-ready analytical SQL queries using CTEs, window functions, aggregations, and data transformations. Translates business questions into well-documented, performant queries. Use when writing reporting queries, building data pipelines, or answering ad-hoc business questions with SQL.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Write Prisma Next queries for Postgres, SQLite, or Mongo — pick a lane (Postgres/SQLite `db.orm.<Model>` + `db.sql.<table>`; Mongo `db.orm.<root>` + `db.query.from(...)` pipeline builder), filter / project / sort / paginate, eager-load with `.include(...)`, Postgres/SQLite `db.transaction(...)`, Postgres/SQLite ORM `.aggregate(...)`, Mongo aggregations via query builder, namespace-aware accessors (`db.orm.<ns>.<Model>`, `db.sql.<ns>.<table>`). Triggers: query, where, match, select, project, orderBy, take, skip, include, lookup, first, all, count, aggregate, group, create, update, delete, upsert, returning, transaction, db.close, script teardown, variant, polymorphism, drizzle-style, kysely-style. Notes: `.all()` is a Thenable (just `await` it), iterators are single-use (`RUNTIME.ITERATOR_CONSUMED`), Postgres `count` is `number` while sum/avg/min/max are `number | null`, ranges use chained `.where()` or `and(...)` (no `.between(...)`).
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Build a full feature in this Flutter repository that includes backend or storage data flow: read API schema, create DTOs, map DTOs to entities, add Riverpod use cases, connect feature state, and render UI data. Use when a task goes beyond a screen and needs real data integration.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
国内电商提示词融合工作流。用于为国内微信生意、微信视频号、朋友圈、淘宝/天猫/京东风格商品展示，生成给豆包使用的中文商品主图提示词、商品宣传图提示词、商品功能细节图提示词、朋友圈营销文案和带货短视频脚本。用户提到国内电商、大牌商品展示感、朋友圈卖货、视频号、商品图、商品宣传图、功能细节图、带货短视频脚本、营销文案、豆包提示词时使用。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when validating and serializing Python data with Pydantic v2 - models, field and model validators, constrained and special types, TypeAdapter, discriminated unions, BaseSettings, or FastAPI integration
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when building RAG or LLM applications with LlamaIndex - data loaders, node parsing, vector stores, retrievers and rerankers, query engines, agents and workflows, streaming, or evaluation
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Extract real brands (Wayback for rebuilds). Copy system, headline/CTA rules, trust surfaces, legal pages, SEO+structured data, anti-AI-slop, microcopy, DESIGN.md, W3C DTCG tokens, pSEO 5 types, GEO/AI search.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Supreme policy layer governing all agent behavior. Autonomy, one-line prompt interpretation, speed standards, emphasis signal processing, cross-skill coordination, done definitions, conflict resolution. Loaded every prompt.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
End-to-end AI website generation pipeline. Claude Opus 4.8 emits Bolt-style <boltArtifact> envelopes (multi-file, plan-first) that customize Vite+React+Tailwind templates from pre-researched business data. Pre-research via APIs, media acquisition, brand extraction, visual inspection via GPT Image 2 vision, R2 upload (per-file content-type by extension), D1 status updates. Supports all business types: SaaS, portfolio, non-profit, restaurant, salon, medical, legal, retail, tech.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Captures and evolves user preferences with confidence levels. Maintains Voice of the Customer model with exact language, dissatisfaction and aspiration signals. Handles promotion/demotion, global vs project scoping, auto memory system, and Omi wearable data integration.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when writing or reviewing error handling, floating-point math, concurrent code, remote calls, singletons/globals, hot-path data structures, or high-volume log statements
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Native WebSocket API patterns, connection lifecycle, reconnection strategies, heartbeat, message typing, binary data, custom hooks
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Redux Toolkit patterns for complex client state. Use when managing enterprise-scale state, needing DevTools, entity normalization, or RTK Query for data fetching.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Socket.IO v4.x client patterns, connection lifecycle, reconnection, authentication, rooms, namespaces, acknowledgments, binary data, TypeScript integration
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
URQL GraphQL client patterns — the exchange pipeline, document and normalized caching, queries, mutations, subscriptions, and authentication
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
SWR data fetching patterns — keys and fetchers, isLoading vs isValidating, revalidation strategy, useSWRMutation, useSWRInfinite, conditional fetching
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Nuxt patterns - file-based routing, data fetching (useFetch/useAsyncData), useState, server routes, middleware, auto-imports, layouts, SEO
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
tRPC type-safe API patterns — routers and procedures, input validation, context and middleware, TRPCError, and the typed client bridge
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Apollo Client GraphQL patterns — normalized cache and type policies, queries, mutations with optimistic updates, pagination, fragments, subscriptions, and Suspense hooks
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。