'js' 검색 결과

Build LLM serving workflows that produce JSON or other required formats. The skill covers reusing computation for shared prompts, tool calls, and ongoing conversations, with examples for server setup and structured output.

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• Extracting article details into JSON
• Building agents that call tools
• Reusing shared prompts across conversations

Add URL handlers to a TypeScript server built with Node's native HTTP module. The skill follows an existing switch/case router, connects named asynchronous handlers, and covers JSON responses, error handling, and optional shared request body parsing.

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• Adding an API endpoint to a native Node HTTP server
• Connecting a route file to an existing switch/case router
• Sharing JSON request body parsing across routes

Prepare a ChatGPT Apps submission JSON file by inspecting an MCP server, which exposes tools to AI agents. Generate app details, tool behavior justifications, and test cases, then report review findings and missing output schemas.

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• Generate a JSON file for a ChatGPT Apps submission
• Check tool annotations against implementation
• Prepare positive and negative review test cases

Retrieve GTEx associations between a genetic variant and gene expression in individual tissues. Supply one rsID or genome coordinate, and receive JSON with the resolved variant, association rows, counts, and warnings.

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• Retrieve tissue-specific eQTL associations for an rsID
• Query GTEx using GRCh37 coordinates
• Limit association rows returned as JSON

Retrieve gene data, search downloads, and tissue or cell-line pages from Human Protein Atlas. Get concise summaries by default, with raw JSON or HTML saved to a file only when requested.

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• Look up gene data by Ensembl ID
• Review Human Protein Atlas search results
• Check tissue and cell-line pages

Create interactive views of dense datasets, spatial paths, and flows using WebGL, which uses the GPU for rendering. Choose suitable libraries and design navigation, labels, animation, and static alternatives around the analytical task.

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• Explore spatial trajectories and point clouds
• Build dense scatterplots and network views
• Animate flows between locations or nodes

Apply Vercel Engineering’s performance guidelines when writing, reviewing, or refactoring React and Next.js code. Prioritize improvements to data fetching, downloaded code size, server processing, and unnecessary rendering using rules with explanations and code examples.

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• Review React components for performance issues
• Improve data fetching in Next.js pages
• Reduce downloaded code and loading time

Use ccwf to validate workflow JSON files, preview their steps in a browser, and produce Mermaid flowcharts. Export workflows as skill files for supported agents, or generate the files and launch Claude Code to proceed with execution.

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• Previewing a workflow in a browser
• Validating hand-edited or AI-generated workflow JSON
• Sharing workflow steps as Markdown or Mermaid diagrams

Imperative guidance for the System.Text.Json APIs added in .NET 11: the built-in `JsonNamingPolicy.PascalCase` naming policy, and the strongly-typed generic `JsonSerializerOptions.GetTypeInfo` and `JsonSerializerOptions.TryGetTypeInfo` metadata accessors (generic overloads that return a typed `JsonTypeInfo`). USE ONLY when the user is targeting net11.0 or later and needs PascalCase JSON property or dictionary-key names without writing a custom naming policy, a strongly-typed generic `JsonTypeInfo` instead of the non-generic `JsonTypeInfo`, or a no-throw way to probe whether a type's serialization metadata is resolved. DO NOT USE when the target is earlier than net11.0, the requested behavior uses an established pre-net11 naming policy, or the user explicitly selected another JSON library.

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吉里吉里Z (krkrz) の -replweb HTTP+SSE サーバ (WebServer クラス) にブラウザ UI を載せて、本体アプリの操作/編集/観測パネルをブラウザ側に組み込む方法論。ゲーム本体は 3D 表示やゲーム内 UI に専念させ、編集ツール・インスペクター・ダッシュボード・REPL コンソールをブラウザ (別ウィンドウ/別PC) から使う構成を作るときに読む。プラグインや TJS がサーバへエンドポイントを追加公開する手順 (WebServer.register / serveStatic / broadcast)、ハンドラ呼び出し規約 (req %[method,path,query,body,bytes] → 文字列/octet/整数/辞書)、状態同期パターン (fetch POST + SSE /sub push + throttle + 差分/tick 配信)、既存 REPL コンソール (/events + /cmd) の UI 埋め込み、ブラウザのアプリモード起動 (Chromium --app / -webui)、json.dll 連携、TJS2 由来のハマりどころ (ローカル関数クロージャ不在→クラス化 / ブロックコメントのネスト誤爆 / startup 例外の致命性 / ハンドラは必ずメインスレッド実行) を網羅。エンジン側 WebServer クラスそのものの仕様は krkrz core doc/REPL.md、REPL/Agent 駆動は skill krkrz-repl、Elements ネイティブ UI は skill elements、TJS2 言語は skill tjs2、本体 API は skill krkrz を参照。

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吉里吉里Z 上の Elements ベース汎用ダイアログ/画面 UI (cycfi/elements + elements_modal) の作り方リファレンス。TJS で JSON / Dictionary 定義のダイアログを作る・出す・イベントを受ける・複数画面フロー(navigator)や常駐メニューを組む・入力/フォーカス/モーダルを制御する・Agent で動作検証する、といった場面で使う。基本的なダイアログ画面の作り方(最小例・レイアウト JSON スキーマ・ウィジェット一覧)から、モーダル/非モーダル/独立ウィンドウ/常駐フロー、複数インスタンス/z-order、DrawDevice 登録タイミング等のハマりどころまで網羅。Win32 ネイティブの WIN32Dialog(win32dialog プラグイン)とは別物。TJS2 言語仕様は skill `tjs2`、本体クラス API は `krkrz`、REPL/Agent 駆動は `krkrz-repl` を参照。

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macOS의 Bear에서 노트를 생성하고 읽거나 내용을 추가합니다. grizzly로 태그 검색을 수행하고 노트 내용과 태그 목록을 JSON 형식으로 가져올 수 있습니다.

• 태그가 있는 업무 메모 생성
• 기존 노트에 추가 정보 작성
• 태그로 노트 검색

React와 Next.js에서 드래그, 스와이프, 텍스트와 SVG 애니메이션을 구현합니다. 여러 단계의 동작과 로딩 표시를 다루며 용도에 맞는 API 선택도 안내합니다.

• 드래그로 닫는 패널과 정렬 목록 구현하기
• 단어별 텍스트 표시와 숫자 애니메이션 만들기
• SVG 선 그리기와 원형 진행 표시 구현하기

공통 템플릿과 거래 상대별 JSON으로 역할에 맞는 조항을 담은 기본 계약 검토용 초안을 생성합니다. 계약 부속서에 안건을 추가하는 절차도 정리합니다.

• 여러 거래 상대의 계약 초안 통일
• 구매자·공급자·상호 소개 조항 선택
• 검토용 Markdown과 DOCX 생성

앱의 실제 표시 위치와 용어를 확인해 JSON 번역 파일을 갱신합니다. 누락된 번역과 원문 변경을 검토하고 기존 구조와 동적 값 자리표시자를 보존합니다.

• 새 화면에 추가한 문구 번역
• 앱의 지원 언어 추가
• 원문 변경 후 기존 번역 검토

React와 Next.js 화면의 구현과 검토를 지원합니다. 컴포넌트 조합, 상태 관리, 데이터 가져오기, 표시 속도, 폼 검증과 키보드·포커스 동작 개선 패턴을 제공합니다.

• 재사용하기 쉬운 React 컴포넌트 정리
• 상태 관리와 데이터 가져오기 검토
• 긴 목록의 표시 속도 개선

Create and edit PowerPoint presentations with PptxGenJS through an agent workflow. Use it to build a deck from scratch or request presentation edits, with the full workflow provided by the upstream bundle.

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• Creating a PowerPoint presentation from scratch
• Editing a PowerPoint presentation
• Requesting slide creation with PptxGenJS

Generate API documentation from TypeScript and JavaScript source code. Extract JSDoc comments, fill gaps in public API descriptions, and produce OpenAPI 3.0 definitions, a standard format for describing HTTP endpoints.

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• Document public functions, classes, and interfaces
• Fill gaps in JSDoc comments
• Generate OpenAPI 3.0 definitions for HTTP endpoints

Convert existing scripts, CLI tools, or Crawlee projects into reusable Apify Actors, programs packaged as Docker images. Define JSON inputs and outputs, integrate the SDK, test locally, and deploy to Apify.

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• Turning an existing script or CLI tool into an Actor
• Migrating a Crawlee project to Apify
• Defining JSON inputs and structured outputs

Convert Simplicité text logs into structured JSON while keeping only the fields needed for troubleshooting. Preserve multiline errors and stack traces, and reduce the amount of log content passed to an AI agent for analysis.

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• Preparing large logs for AI analysis
• Extracting timestamps, severity levels, and messages
• Preserving multiline errors during conversion

Review PostgreSQL queries and data designs using execution plans, which show how queries run, and targeted index recommendations. Get guidance on JSONB, arrays, full-text search, analytical queries, extensions, and routine database maintenance.

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• Investigating slow queries and choosing indexes
• Reviewing JSONB searches and full-text search
• Writing running totals and ranking queries

Set up and run kube-bench to check Kubernetes configuration against CIS security benchmarks. Select the appropriate benchmark and cluster components, then export JSON or JUnit results for automated pipelines and troubleshoot skipped checks or incorrect detection.

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• Setting up kube-bench for the first time
• Selecting benchmark versions and scan targets
• Exporting JSON or JUnit results for CI

Build Python workflows that constrain language model output using text patterns and grammar rules. Generate structured JSON, restrict classifications to allowed labels, extract information, and combine reusable generation steps with loops and tool selection.

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• Generate JSON with a defined structure
• Constrain date, email, and identifier formats
• Classify text using a fixed set of labels

Set up LLM serving with structured responses, including JSON and outputs restricted to specified patterns. Covers reusing shared prompt calculations, tool calling, and multi-turn conversations through SGLang, with examples for server setup and application integration.

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• Extract information into JSON with a defined schema
• Build agents that call tools
• Reuse shared prompts across chat requests