'spl' 검색 결과

Analyzes time-series and longitudinal RNA-seq for differential expression and trajectory structure. Covers DESeq2 LRT with reduced models, time as factor vs continuous vs natural splines, maSigPro (Nueda 2014 for RNA-seq), ImpulseDE2 with explicit impulse-model failure modes, DREAM for repeated measures via linear mixed models, pseudoreplication avoidance, conditional vs marginal modeling, and trajectory clustering with DPGP, Mfuzz (with Schwämmle 2010 fuzzifier estimation), and splines+k-means. Use when modeling time-course or longitudinal expression, choosing factor vs spline, handling repeated measures from the same subject, avoiding pseudoreplication, clustering temporal trajectories, or selecting between dedicated time-course tools and pairwise+LRT.

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Detects differential alternative splicing between conditions using rMATS-turbo (binomial LRT on junction counts), leafcutter (Dirichlet-multinomial GLM on intron clusters), MAJIQ V3 deltapsi/HET (Bayesian posterior on LSVs), SUPPA2 (empirical-null on TPM-derived PSI), or Shiba (junction-imbalance-corrected, 2025 SOTA at low coverage). Reports FDR-corrected significance and delta PSI effect sizes. Tools differ in statistical model, annotation dependence, calibration regime, and replicate-count requirements. Use when comparing splicing patterns between treatment groups, tissues, or disease states.

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1 つの作業ツリーに混ざった差分を、変更理由ごとの意味単位のコミットへ分割する。ユーザーが「コミットを分割して」「意味単位で分けて」「commit-split」等を求めたとき、または機能追加・付随リファクタ・設定/ドキュメント修正が 1 コミットに混在していると気づいたときに使用する。分割案を提示して承認を得てからステージし、コミットごとに単独で成立することを確認する。メッセージ規約・push・PR の作成は commit-and-draft-pr へ委譲する。

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Analyzes time-series and longitudinal RNA-seq for differential expression and trajectory structure. Covers DESeq2 LRT with reduced models, time as factor vs continuous vs natural splines, maSigPro (Nueda 2014 for RNA-seq), ImpulseDE2 with explicit impulse-model failure modes, DREAM for repeated measures via linear mixed models, pseudoreplication avoidance, conditional vs marginal modeling, and trajectory clustering with DPGP, Mfuzz (with Schwämmle 2010 fuzzifier estimation), and splines+k-means. Use when modeling time-course or longitudinal expression, choosing factor vs spline, handling repeated measures from the same subject, avoiding pseudoreplication, clustering temporal trajectories, or selecting between dedicated time-course tools and pairwise+LRT.

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Detects differential alternative splicing between conditions using rMATS-turbo (binomial LRT on junction counts), leafcutter (Dirichlet-multinomial GLM on intron clusters), MAJIQ V3 deltapsi/HET (Bayesian posterior on LSVs), SUPPA2 (empirical-null on TPM-derived PSI), or Shiba (junction-imbalance-corrected, 2025 SOTA at low coverage). Reports FDR-corrected significance and delta PSI effect sizes. Tools differ in statistical model, annotation dependence, calibration regime, and replicate-count requirements. Use when comparing splicing patterns between treatment groups, tissues, or disease states.

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Find and identify the CCSPlayerPawn_SnapViewAngles function in CS2 server binary using IDA Pro MCP. Use this skill when reverse engineering CS2 server.dll or libserver.so to locate the non-virtual SnapViewAngles method, anchored on the "setang" console-command usage string and its non-teleport call branch. Emits a unique IDA-style byte signature and a func YAML. Trigger: CCSPlayerPawn_SnapViewAngles, SnapViewAngles

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扮演画家角色，使用Unsplash API根据用户指令生成图片，严格遵循Markdown格式输出，不使用代码块或反引号。

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Identifies and exploits SMB protocol vulnerabilities using Metasploit Framework during authorized penetration tests to demonstrate risks from unpatched Windows systems, misconfigured shares, and weak authentication in enterprise networks.

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The Metasploit Framework is the world's most widely used penetration testing platform, maintained by Rapid7. It contains over 2,300 exploits, 1,200 auxiliary modules, and 400 post-exploitation modules

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Build automated threat intelligence enrichment pipelines in Splunk Enterprise Security using lookup tables, modular inputs, and the Threat Intelligence Framework.

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연결된 Mac의 패널에 에이전트가 준비한 위젯 문서를 표시합니다. 패널 표시와 숨기기, 문서 전환, 로컬 앱으로 이동하는 대상을 제어합니다.

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벵골어 검색과 AI 처리를 위한 문자 표현 통일, 단어 분리, 숫자 변환, 결합 문자를 보존하는 표시 방법을 정리합니다. 학습 데이터 정비와 텍스트 저장에도 활용할 수 있습니다.

• 벵골어 검색과 입력 기능을 구현합니다
• 벵골어 학습 데이터를 정리합니다
• 벵골어와 영어 대화를 지원합니다

대규모 기능의 설계 제안을 의존 관계와 통과 기준이 있는 작업으로 나눕니다. 여러 에이전트의 조사, 구현, 테스트, 검토부터 통합과 최종 검증까지 정리합니다.

• 큰 설계 제안을 검증 가능한 작업으로 나눕니다
• 여러 에이전트에 의존 관계가 있는 일을 배정합니다
• 변경 브랜치를 검토하고 순서대로 통합합니다

전자 의무 기록의 진료 기록, 처방, 검사 결과 화면을 설계합니다. 약물 상호작용 경고, 변경 이력, 의료 현장에서 입력하기 쉬운 화면의 설계 지침을 정리합니다.

• 진료 흐름 설계
• 약물 상호작용 경고 구현
• 검사 결과의 이상 수치 표시

가정 네트워크를 VLAN으로 용도별로 나누고 IoT 기기와 방문자를 PC 및 서버에서 격리하도록 스위치 포트, Wi-Fi 연결, 방화벽 규칙 설정을 돕습니다.

• 스마트 가전을 PC 및 서버에서 격리합니다
• 방문자 Wi-Fi를 인터넷 전용으로 제한합니다
• 스위치와 Wi-Fi에 VLAN을 배정합니다

외부의 스마트폰이나 노트북에서 홈 네트워크에 접속하도록 WireGuard 서버 구축, 기기별 키 생성, 통신 경로 설정과 연결 장애 점검을 돕습니다.

• 외부에서 집의 NAS에 접속합니다
• WireGuard 서버를 구축합니다
• VPN을 거칠 통신을 선택합니다

여러 AI 에이전트에 개발과 조사를 나누어 dmux 화면에서 병렬로 진행하는 절차를 정리합니다. 담당 범위 설정, 작업 공간 분리, 결과 통합을 돕습니다.

• 조사와 구현을 병렬로 진행
• 데이터베이스, API, 화면 개발 분담
• 테스트 감시와 수정 담당 분리

여러 Claude Code 에이전트에 개발 작업을 나누고 독립된 작업 환경에서 병렬로 실행합니다. 작업 의존성과 진행 상황, 변경 사항과 오류 보고서를 관리합니다.

• 의존성을 포함한 개발 계획 나누기
• 독립된 작업 환경에서 병렬 개발하기
• 여러 개발 작업의 진행 상황 확인하기

Ponytail 5의 공개 벤치마크에서 코드량, 출력 토큰, 비용, 시간 등의 비교 결과를 문자 막대그래프로 표시합니다. 현재 프로젝트의 절감량은 계산하지 않습니다.

• 공개된 코드량과 비용 비교 확인
• 정확성과 테스트 관련 측정 결과 확인
• 측정 조건과 결과를 함께 확인

저장소 전체의 버그, 보안, 부하 취약점, 테스트 누락을 확인합니다. 속도와 불필요한 구현도 점검하고 수정안과 방치 시 영향을 우선순위별로 보고합니다.

• 인수한 코드 전체의 품질을 확인할 때
• 보안과 부하 관련 위험을 점검할 때
• 삭제·통합·분할할 코드를 찾을 때

ChatGPT 안에서 조작하는 앱의 구상부터 React 위젯과 상태 공유 구현까지 안내합니다. 현재는 사용이 권장되지 않으며 후속 스킬로 전환하도록 안내합니다.

• ChatGPT 앱의 기능 정리
• 서버와 연동하는 화면 구현
• 화면 상태를 ChatGPT와 공유

대규모 조사나 생성 작업을 여러 AI 모델에 분담해 계획 검토, 병렬 실행, 결과 검증과 통합을 진행합니다. 담당별 진행 상황과 재시도도 기록합니다.

• 여러 경쟁사를 병렬로 조사
• 대규모 생성 작업 분담
• 조언자에게 계획이나 초안 검토 요청

소셜 미디어 헤더, 광고, 웹과 인쇄용 배너를 용도와 크기에 맞춰 제작합니다. 제공된 소재나 CSS 도형을 활용해 여러 디자인 방향을 비교할 수 있습니다.

• 소셜 미디어 헤더와 커버 제작
• 광고 배너 디자인 시안 비교
• 웹 페이지 메인 비주얼 제작

혼합된 코드 변경을 목적별 커밋으로 나누고 브랜치와 PR 준비를 돕습니다. 호환성에 맞는 버전 번호와 변경 기록을 정리하고 커밋 전 점검도 다룹니다.

• 혼합된 변경을 목적별 커밋으로 나눕니다
• 검토할 브랜치와 PR을 준비합니다
• git worktree로 병렬 작업을 분리합니다