'mapping' 검색 결과

Performs gene-level association from GWAS summary statistics via genetically predicted tissue expression using FUSION, PrediXcan, S-PrediXcan, S-MultiXcan, UTMOST, MOSTWAS, kTWAS, EpiXcan, TIGAR-V2, and probabilistic fine-mapping with FOCUS and MA-FOCUS. Use when running TWAS from GWAS sumstats, prioritising candidate causal genes from a GWAS lead locus, picking single-tissue vs cross-tissue models, identifying LD-induced TWAS false positives, choosing ancestry-matched prediction weights, fine-mapping co-regulated TWAS hits, or triangulating TWAS with cis-eQTL Mendelian randomization and colocalization to nominate a causal gene.

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Detect allele-specific chromatin accessibility from ATAC-seq using WASP, GATK ASEReadCounter, or RASQUAL. Use when mapping cis-regulatory genetic variants from heterozygous SNPs, separating cis from trans regulation, building chromatin QTL (caQTL) maps, validating GWAS variant function with allelic imbalance, or detecting reference allele mapping bias before downstream analysis.

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ABP Framework application layer patterns including AppServices, DTOs, Mapperly mapping, Unit of Work, and common patterns like Filter DTOs and ResponseModel. Use when: (1) creating AppServices, (2) mapping DTOs with Mapperly, (3) implementing list filtering, (4) wrapping API responses.

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Expert 3D modeling specialist with deep knowledge of topology, UV mapping, game-ready and film-ready pipelines, DCC tool workflows (Blender, Maya, ZBrush, 3ds Max, Houdini), retopology, LOD systems, and export pipelines. This skill represents years of production experience distilled into actionable guidance. Use when "3d model, 3d modeling, mesh topology, uv unwrap, uv mapping, retopology, retopo, low poly, high poly, subdivision, subdiv, edge flow, edge loops, polygon modeling, box modeling, hard surface, organic modeling, sculpting, zbrush, blender modeling, maya modeling, 3ds max, LOD, level of detail, game ready mesh, film ready, baking normals, high to low, fbx export, gltf export, texel density, 3d, modeling, topology, uv, game-dev, vfx, blender, maya, zbrush, retopology, lod, hard-surface, organic, sculpting" mentioned.

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INVOKE THIS SKILL for LLM-as-judge evaluation workflows on Arize: creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, tasks, trigger-run, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user says: create an evaluator, LLM judge, hallucination/faithfulness/correctness/relevance, run eval, score my spans or experiment, ax tasks, trigger-run, trigger eval, column mapping, continuous monitoring, query filter for evals, evaluator version, or improve an evaluator prompt.

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Map advanced persistent threat (APT) group tactics, techniques, and procedures (TTPs) to the MITRE ATT&CK framework using the ATT&CK Navigator and attackcti Python library. The analyst queries STIX/TAXII data for group-technique associations, generates Navigator layer files for visualization, and compares defensive coverage against adversary profiles. Activates for requests involving APT TTP mapping, ATT&CK Navigator layers, threat actor profiling, or MITRE technique coverage analysis.

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Analyzes intrusion activity against the Lockheed Martin Cyber Kill Chain framework to identify which phases an adversary has completed, where defenses succeeded or failed, and what controls would have interrupted the attack at earlier phases. Use when conducting post-incident analysis, building prevention-focused security controls, or mapping detection gaps to kill chain phases. Activates for requests involving kill chain analysis, intrusion kill chain, attack phase mapping, or Lockheed Martin kill chain framework.

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개념, 업무 흐름, 소프트웨어와 클라우드 구성을 도표로 정리합니다. 브라우저에서 여는 SVG 포함 HTML이나 편집 가능한 Excalidraw 파일로 저장합니다.

• 학습 자료의 개념을 도표로 설명할 때
• 업무 흐름을 순서도로 만들 때
• 소프트웨어와 클라우드 구성도 작성

한 번의 대화로 다루기 어려운 큰 기획이나 변경을 결정할 질문과 의존 관계로 정리합니다. 이슈 관리 도구에 판단 근거를 남기고 실행까지의 경로를 명확히 합니다.

• 여러 대화에 걸친 대규모 계획 수립
• 미결정 사항과 의존 관계 정리
• 협업 중 판단 과정 공유

추린 경쟁사를 아홉 관점으로 평가해 근거가 있는 비교 카드와 전략의 두 축 도표로 정리합니다. 각사의 강점과 자사 목표 영역의 경쟁사를 확인합니다.

• 경쟁사를 공통 기준으로 비교합니다
• 출처가 있는 경쟁사 소개 카드를 만듭니다
• 전략의 두 축에 경쟁사를 배치합니다

X와 LinkedIn 인맥을 바탕으로 만나고 싶은 상대에게 소개받을 경로를 평가합니다. 경로의 거리와 관계 강도 등을 반영해 소개를 부탁할 후보와 인맥의 빈틈을 정리합니다.

• 목표 인물을 소개해 줄 지인 찾기
• 공통 지인을 소개 가치에 따라 정렬하기
• 목표 기업으로 이어지는 소개 경로 조사하기

검색엔진이 사이트를 더 쉽게 찾도록 기술 문제, 페이지 제목과 설명, 구조화 데이터, 표시 성능을 점검합니다. 페이지별 개선안을 만들고 구현을 진행합니다.

• 검색엔진에 페이지가 등록되지 않는 원인 조사
• 제목과 설명, 본문 제목 구조 개선
• 글이나 상품 페이지에 구조화 데이터 추가

학술 및 기술 문헌을 검색하고 선정 기준에 따라 비교·종합합니다. 검색 이력과 제외 이유를 기록하고 근거의 강도와 인용을 확인하여 문헌 검토로 정리합니다.

• 연구 주제의 전체 흐름 파악
• 검색 절차를 기록한 문헌 검토 작성
• 상충하는 연구 결과와 미해결 과제 정리

JavaScript와 TypeScript에서 Ethereum 해시를 구현하고 점검합니다. Keccak-256과 SHA3의 혼동으로 생기는 함수 식별자, 서명, 주소 계산 오류를 방지합니다.

• 함수 선택자와 이벤트 식별 정보 계산
• 서명과 저장 위치의 해시 처리 점검
• 공개 키에서 주소 계산

실시간 화면과 데이터 전달의 지연, 데이터 최신성, 처리 대기를 따로 측정합니다. 이벤트 발생부터 화면 표시까지 경로를 개선하고 운영 환경에서 결과를 확인합니다.

• 실시간 화면의 지연 조사
• 전달 데이터의 최신성 확인
• 대기열 적체 줄이기

경쟁사의 브랜드 표현, 서비스, 실적 등을 공통 기준으로 평가합니다. 근거를 담은 비교 카드와 전략적 두 축 도표로 고객이 목표로 하는 위치의 경쟁사를 파악합니다.

• 공통 기준으로 경쟁사를 비교합니다
• 출처가 있는 경쟁사 카드를 만듭니다
• 두 전략 목표로 경쟁사의 위치를 정리합니다

텍스트를 AI 모델이 다루는 작은 단위로 나누고 숫자 배열로 변환합니다. 대량 처리, 맞춤 어휘 학습, 원문 위치 대응과 입력 길이 조정을 돕습니다.

• 대량 텍스트를 모델 입력으로 전처리
• 텍스트 파일로 맞춤 어휘 학습
• 예측 결과를 원문 위치에 연결

시스템과 클라우드 구성을 어두운 배경의 구성도로 정리합니다. 구성 요소와 서비스 연결, 보안 경계를 색으로 구분해 브라우저에서 여는 단일 HTML 파일로 만듭니다.

• 프런트엔드·서버·데이터베이스 관계를 설명할 때
• 클라우드 리전과 서브넷을 정리할 때
• 마이크로서비스 연결을 그림으로 나타낼 때

저장소를 조사해 실제 사용자 경로로 앱을 조작하는 전용 검증 스킬을 생성합니다. 시작부터 증거 저장과 정리까지 실행해 절차를 검증합니다.

• 저장소 전용 검증 스킬을 만듭니다
• UI·CLI·서비스 조작 절차를 정리합니다
• 기능과 동작 확인 증거를 연결합니다

회사 목표와 우선순위를 바탕으로 주간 편집 일정을 만들고 유지합니다. 발행할 콘텐츠 주제로 구체화하고 담당자, 진행 상태, 확인 메모를 함께 정리합니다.

• 회사 목표를 주간 콘텐츠 주제로 구체화
• 콘텐츠 담당자와 진행 상태 정리
• 발행 계획의 확인 메모 정리

모바일 앱의 화면 흐름을 가로로 나란히 놓은 스마트폰 틀 세네 개로 시각화합니다. 회색 임시 블록, 화살표, 번호가 붙은 동작명과 주석으로 이동 과정을 정리합니다.

• 시작 안내부터 홈까지 흐름 정리
• 상품 상세부터 확인까지 경로 검토
• 시각 디자인 전에 화면 전환 검토

소스 코드, Figma 내보내기 데이터, 스크린샷에서 색상·글꼴·간격 등의 디자인 설정을 모아 출처와 사용 위치를 기록한 JSON으로 정리합니다.

• 코드에 흩어진 디자인 설정 정리
• Figma 디자인 이전 준비
• 스크린샷에서 디자인 설정 추출

Figma 파일에서 요소 계층, 색상과 글자 등의 디자인 설정, 내보낼 이미지 자료를 추출합니다. 후속 변환과 구현에 사용할 프로젝트 파일로 저장합니다.

• Figma 요소 구조 추출하기
• 색상, 글자, 간격 설정 모으기
• 구현에 사용할 자료 준비하기

RuView로 재실 인원, 호흡·심박, 동작·자세, 수면과 실내 변화를 조사하도록 용도에 맞는 예제와 시뮬레이션 또는 실제 장치의 실행 절차를 안내합니다.

• 재실 감지와 인원수 측정 시도
• 호흡·심박·수면 측정 시도
• 동작 인식과 자세 추정 실행