上記に当てはまらないスキル（1.4万 件）
Report this session's output tokens and CO₂ by running the repo's committed EcoLogits port, plus the modelled CO₂/$ saved vs a no-Honey baseline — always labelled with the bench stamp it came from. Use when asked how much Honey saved, the session's carbon/token footprint, or to expand the 🍯 statusline badge into a full breakdown.
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Compress-cache-retrieve huge array tool output.
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Compress-Cache-Retrieve for huge, repetitive array tool output (logs, scan results, time series, event streams) before it enters context. Keeps an informative sample — endpoints, anomalies/change-points, head/tail — drops the redundant rest to a local cache, and leaves a retrievable hash. Use when a tool returns a long uniform JSON array you must read but mostly skim, and the full set is one command away if needed. Lossy-but-recoverable.
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Rewrite a memory or context file (CLAUDE.md, AGENTS.md, notes) into Honey-terse form to cut per-session input tokens. Backs up first.
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Read huge read-only text as PNG pages; big input cut.
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Per-project persistent memory: save and recall durable facts across sessions as small frontmatter files, indexed in MEMORY.md.
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Compress-Cache-Retrieve huge repetitive array tool output before it hits context: keep a sample, cache the rest, leave a hash.
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Rewrite context files terse to cut per-session tokens.
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Review a diff for over-engineering and verbosity. Terse delete-list of what to cut and the lines each saves. One-shot.
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Review a diff for over-engineering; terse delete-list.
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Harvest every `honey:` shortcut marker into a debt ledger, flagging the ones with no revisit trigger. One-shot report, changes nothing.
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Create and troubleshoot Folium maps, GeoJSON layers, choropleths, and plugins for browser-rendered Leaflet output.
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Use DeepMind dm-haiku as a JAX neural-network library for transforms, modules, state/RNG, layers, advanced JAX interop, and optional Flax interop.
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Operating skill for the Equinox JAX neural-network and PyTree library.
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Use DPM-Solver and DPM-Solver++ single-file samplers for diffusion ODE sampling, PyTorch/JAX integration, ScoreSDE/DDPM examples, and Stable Diffusion acceleration.
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Use DocArray for multimodal Pydantic-style documents, typed DocList and DocVec batches, serialization and local storage, FastAPI payloads, and vector retrieval indexes.
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Use Donut for OCR-free document understanding, checkpoint inference, fine-tuning, evaluation, and SynthDoG synthetic document generation.
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Use deepjazz for legacy MIDI jazz generation with music21 preprocessing, abstract grammar tokens, Keras/Theano LSTM training, safe diagnostics, and modernization guidance.
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Use DeepVariant and DeepTrio for genomics variant-calling command planning, input validation, pipeline-stage troubleshooting, custom training, and report analysis.
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Use the Folding@home coronavirus repository conventions to curate molecular structures, prepare bounded OpenMM systems, and preserve target, publication, and provenance notes.
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Use MosaicML Composer for PyTorch training loops, speedup methods, loggers, checkpoints, distributed launch, profiling, and model export.
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Guides ChatGLM2-6B Transformers inference, local demos, FastAPI/OpenAI-compatible serving, C-Eval evaluation, and P-Tuning v2 fine-tuning.
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Use Chai Lab / Chai-1 for molecular structure prediction, input preparation, MSA/template setup, restraints, glycans, and repo-specific troubleshooting.
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Use Cirq to build, simulate, transform, serialize, validate, and provider-package quantum circuits.
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