'course' 검색 결과

[Content] Use when a workflow step or the user asks for course material: Bloom objectives, modules, lessons, exercises and assessments.

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Create a study cheatsheet by extracting and synthesizing key concepts from lecture materials, homework, and past exams. Use this skill whenever a user asks for help making a cheatsheet, study sheet, formula sheet, exam reference sheet, or "one-pager" — especially when they upload lecture slides (PDF/PPTX/DOCX), problem sets, past exams, or scanned/handwritten notes. Trigger this even for casual phrasings like "help me prep for my final," "summarize my course materials into something I can bring to the exam," or "make me a study reference from these slides and homeworks." Tuned for math/science (formulas, proofs, theorems) and CS/engineering (code, algorithms). Processes one file at a time and persists intermediate summaries to disk to avoid blowing past the context window on large courses.

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Stop and check this skill before finishing any reply to a question about how to use Claude or a Claude product — it recommends matching courses, tutorials, and use cases from Claude Academy (academy.claude.com), Anthropic's learning hub. Trigger on: "how do I", "how can I", "getting started with", "what can Claude do", "teach me", "learn to use"; questions about artifacts, projects, skills, plugins, connectors, MCP; requests about rolling Claude out to a team, class, or organization; and any ask for training materials, onboarding content, or learning resources. Use it when the user is learning how to use a feature or product — not when they are mid-task and just want the task done. This skill composes with other skills: after consulting product documentation to answer how a Claude feature works, also check here for a matching course or tutorial — a docs-grounded answer and an Academy recommendation belong together. Only recommend on a strong match; never invent Academy content.

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Expert en produits digitaux avancé (ebooks, templates, presets, Notion, courses)

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Expert en création de cours avancé (curriculum, video, LMS, assessments, community, monetization)

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Community monetization — Discord monetization, courses, memberships, premium tiers

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End-to-end bulk time-course analysis from an expression matrix to temporal gene modules and per-cluster pathway enrichment. Orchestrates temporal DE (limma splines or DESeq2 LRT), Mfuzz/tslearn soft clustering of expression-profile shapes, GAM trajectory fitting, per-cluster GO enrichment against a temporal-gene background, and an OPTIONAL circadian rhythm-detection branch (MetaCycle/CosinorPy) that runs only when the design covers >=2 full cycles with >=6-8 evenly spaced samples per cycle. Use when analyzing a bulk time-series expression experiment from any omics platform and deciding limma-splines vs DESeq2-LRT for temporal DE, soft vs hard clustering, whether the sampling design even licenses rhythm detection, and which background to use for enrichment. Not for single-cell pseudotime (see temporal-genomics/trajectory-modeling for the bulk-vs-pseudotime boundary) or unknown-period discovery (see temporal-genomics/periodicity-detection).

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有馬記念分析システムの命名ドメイン適合性レビュー。関数名・変数名・型名が競馬ドメインの意図（馬・騎手・調教師・血統・レース・出走・着順・上がり3F・馬場・会場・枠順・ローテ）を表現しているか、汎用名・技術接尾辞・命名規則の逸脱（snake_case 混入・アンダースコア付きメソッド名）・同一概念に別名が混在していないか（venue と course、同名異義の型）を検証。Use when user says '命名レビュー', 'review naming', '名前チェック', or 'ドメイン命名確認'.

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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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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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Use this skill to understand defensive driving course expectations for CMV drivers. Covers federal vs state vs carrier-specific requirements.

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Analyze repeated non-engagement, deflection, motte-and-bailey shifts, tone policing, sealioning, and related manipulative discourse patterns. Use when the user suspects they are being rhetorically managed rather than answered, or when they need a careful pattern read grounded in quotes and alternatives. NOT for psychiatric diagnosis, legal judgment, or help deploying bad-faith tactics.

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Transform academic course assignment PDFs into structured, actionable markdown checklists with dates, unique IDs, and custom tags. Asks when the user will start, assigns tasks only to weekdays (Monday-Friday), respects weekends automatically, and calculates forum deadlines 3 days before due date. Use this skill when the user uploads academic PDFs or asks to create a task plan from course assignments.

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Canvas LMS integration — fetch enrolled courses and assignments using API token authentication.

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Scaffold course exercise directories with numbered sections, exercise variants, required readmes, and repo-specific validation. Use when creating exercise stubs, adding a course section, or safely renaming exercises.

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Full exploit development course roadmap and syllabus: weekly topics, recommended reading, lab setup, and learning path from vulnerability classes through advanced exploitation. Use to structure exploit dev training or onboard new researchers.

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시장, 기업, 제품에 대한 X/Twitter 반응을 조사합니다. 지지·비판·중립 의견과 근거, 조사 범위를 재사용할 수 있는 Markdown 보고서로 정리합니다.

• 제품에 대한 X/Twitter 반응 파악
• 기업이나 종목에 대한 찬반 의견 비교
• 시장 사건에 대한 반응 조사

이사회와 인수합병 검토를 위한 투자은행 형식의 발표 자료를 만듭니다. 유사 기업, 과거 거래, 기업 가치와 전략안을 출처 및 가정과 함께 정리합니다.

• 이사회에 제시할 전략 비교 자료를 만듭니다
• 유사 기업과 과거 인수합병을 비교합니다
• 가치 평가 범위와 민감도 분석을 설명합니다

매장 직원과 매장 책임자를 위한 상담형 판매 교육을 HTML 슬라이드로 만듭니다. 접객 흐름, 역할 연습, 일상 실천 항목을 복숭아색 배경과 친근한 글꼴로 정리합니다.

• 매장 직원의 상담형 판매 교육에 활용합니다
• 신입 교육에서 접객 흐름을 설명합니다
• 역할 연습이 있는 접객 워크숍을 준비합니다

프로젝트 관리 앱의 신규 고객을 위한 도입 교육용 HTML 슬라이드를 만듭니다. 첫 성과에 이르는 단계와 지속적인 사용 습관을 부드러운 파스텔 디자인으로 전달합니다.

• 신규 고객을 위한 도입 워크숍 준비
• 첫 성과를 얻기까지의 단계 설명
• 앱을 지속적으로 사용하는 습관 교육

피싱 징후와 최초 60초의 대응을 설명하는 직원 교육용 HTML 슬라이드를 만듭니다. Windows 95 스타일을 유지하며 내용과 슬라이드 수를 조정합니다.

• 직원 대상 피싱 예방 교육에 활용합니다
• 최초 60초의 대응 방법을 설명합니다
• 신입 직원에게 보안 수칙을 안내합니다

Create static SVG diagrams, scalable images for lessons, READMEs, and manuals. It uses real system names, nine diagram types, and consistent colors and arrows, with checks for readable labels, accessible descriptions, and valid markup.

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• Add a diagram of system interactions to a README
• Explain state transitions in a manual
• Illustrate data flow from logs or specifications

Create animated lesson diagrams, sliders that update figures, and interactive panels that explain how systems work. It also builds moving dot patterns for page headers, with rules for readability, themes, and reduced motion.

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• Animate a process in a lesson
• Explore a formula with a slider
• Show a system's behavior through one control

Study AI engineering through interactive terminal lessons with explanations, coding exercises, and quizzes. The tutor follows your recorded progress, revisits previous material, adapts to your answers, and logs results and topics that need review.

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• Resuming lessons from recorded progress
• Learning concepts through coding exercises
• Checking understanding with lesson quizzes