'recall' 검색 결과

Search with feature attributions — return WHY each match scored where it did. Use when debugging recall quality, auditing for bias, or explaining results to a user.

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Reading assistant for saving, organizing, and recalling web content. Use when the user says "save this article", "read this link", "summarize this", "check my feeds", "add to my library", or asks about previously saved content. Handles articles, tweets, YouTube videos, GitHub repos, PDFs, and RSS feeds. Articles are stored with their metadata and indexed for fast search.

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Use for past-session context recovery. Triggers: recall, last time, previous session, chat search, memory search, 그때, 지난번, 저번 세션, 예전에 했던, 기억나?, 리콜, 지난 세션, 이전 작업, 뭐였지, 어떻게 했었지.

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Query the FDA's public openFDA APIs for post-market drug data — FAERS adverse-event reports, Drugs@FDA approval and submission history, Structured Product Labels including boxed warnings, the National Drug Code directory, recall enforcement reports, and drug shortages. Use this skill to check what a regulator has already concluded about a molecule or its class, to date an approval and count its efficacy supplements, to read an approved indication or boxed warning, and to score a drug-event pair for disproportionate reporting with PRR, ROR, and chi-squared. Also trigger on openFDA, api.fda.gov, FAERS, Drugs@FDA, SPL, NDC, pharmacovigilance, boxed warning, adverse event report, drug recall, or safety signal.

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Use when a coding-agent session store is added or its format drifts, to document its layout, roles, quirks. Not for recalling a session: use history-recall. Not for peer transfer: use history-sync.

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Use when the user requests memory transfer to or from a named peer. Not for recalling a session: use history-recall. Not for store registration: use history-source-registry.

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Diagnose whether an LLM classifier's validation-gate failure is GOLD-BOUND before spending on prompt revision or model changes. Use when: (1) a scoring pipeline over-predicts a label (precision low, recall high) and a prompt clarification is proposed to tighten it, (2) a pilot/validation gate fails and the fix candidates are prompt edits, (3) inter-rater agreement on the weak label was already low (κ < ~0.6). Core check: if gold POSITIVES share the exact feature the revision would exclude, no prompt can pass a gold-scored gate — recall craters while precision barely moves. Also documents the verified surgical-pilot design (single-section diff, tune/holdout split, pre-registered gate, perturbation check on untouched sections).

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Guides AI agents in using Tree Ring Memory for durable recall, project decisions, user preferences, warnings, future seeds, privacy-safe memory capture, and lifecycle-aware forgetting.

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Reconstructs the development cycle from git history, distills sequential/parallel patterns, and produces actionable insights for improving future iterations. Triggers: recall, retrospective, development analysis, what happened, dev cycle analysis.

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Use when working with Auto.dev APIs, vehicle data, VIN decoding, car listings, vehicle photos, specs, recalls, payments, interest rates, taxes, OEM build data, plate-to-VIN, CLI commands, MCP tools, or SDK methods for any automotive data task

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Run the retrieval recall gate with dead-gold triage and the binary A/B regression test. Required before release tags; use after any retrieval-adjacent merge.

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Persistent vector memory for Claude Code via LanceDB. Use when: remembering across sessions, storing lessons, recalling past decisions, maintaining context continuity. Tools: memory_store, memory_recall, memory_update, memory_forget, memory_merge.

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Search and recall memories from claude-mem

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Reconstruct your recent working context from your own chat history, live state, and the shared record (user reports, prior fixes, incidents), then hand back a tight current-state brief. Use for 'recall my work on X', 'catch me up', 'what have I been working on', 'where did I leave off', before starting or resuming work.

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Use when creating, testing, or updating active-recall flashcards grounded in session concepts to reinforce retention.

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方針変更やキャンペーン再開時に、短期の判断・仮説をcapture / recall / triageする。長期記憶や日記には使わない。

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実験やキャンペーンで次の判断を変える短期メモを capture / recall / triage する。方針変更やキャンペーン再開時に使い、単なる進捗・日記・過去経緯の検索には使わない。長期記憶は /ai-ltm、感想は /ai-diary。

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Multi-tiered memory management (HOT/WARM/COLD) for context compaction. Invoke ONLY for explicit compaction events: post-`/compact` cleanup, MEMORY.md tier promotion, archive batch, or "trim my context". NOT for general recall (use deep-recall) or routine memory writes (use storage-router). Triggers: "compact memory", "promote to durable", "archive old context", "tier this".

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Single-skill wrapper for the 4-layer recall (durable memory → semantic DB → PostgreSQL → daily notes). Use BEFORE saying "I don't have context". Triggers: "search memory", "what do we know about X", "deep recall", "I don't remember".

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Rust 製ローカルファースト vector 特化クエリ DB fandhe-db (PostgreSQL wire protocol v3 互換) の fandhe-db-engine / fandhe-db-wire-server リファレンス。 USING PLAN / USING OPERATION_ID 構文、DDL / JOIN / CTE / window 関数、 拡張クエリ・COPY・トランザクション、TLS 1.3 / SCRAM-SHA-256、 NoSQL HTTP 表層、precision・recall モード、HNSW / BM25 / RRF hybrid / rerank、 redb 永続化、tenant・RLS、SIMD / wgpu、wire_code エラー契約。

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Recall project-first and global-supplement ChatCrystal memories before substantive implementation, refactoring, migration, configuration, investigation, or optimization work. Use when the task is non-trivial, has repository or project context, and prior fixes, decisions, pitfalls, or reusable patterns may change the approach.

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Recall ChatCrystal memories for debugging tasks involving failing tests, compiler errors, runtime exceptions, dependency issues, environment breakage, or performance regressions. Use when historical root causes, fixes, or pitfalls may accelerate diagnosis before proposing a fix.

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Retrieve task-relevant project and global memory without loading everything. Load when the user asks what we decided, recall prior context, find memory about a feature, explain past rationale, resume a task, or check deferred ideas.

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외울 사실을 질문과 답변 카드로 만들고 응답에 따라 복습 간격을 정합니다. YouTube 영상 퀴즈, 분야별 모음 관리, CSV 가져오기와 내보내기를 지원하며 카드는 로컬에 저장합니다.

• 외울 사실을 질문과 답변 카드로 저장
• 복습 날짜가 된 카드로 학습
• YouTube 영상의 이해도 확인