'sequences' 검색 결과

Outbound email-marketing desk (Busabase App-in-Skill) for building segments, drafting campaigns, newsletters, and sequences, running pre-send deliverability and subject-line QA, and approving every send before it is scheduled. Structured around the SEND discipline — Setup, Engage, Nurture, Deliver — with an email-quality-auditor gate (EQS score + SHIP/FIX/BLOCK verdict). Use when the user invokes $kelly-campaigns or /kelly-campaigns, or mentions email marketing, campaigns, newsletters, drip/welcome/win-back sequences, broadcasts, segments, subject-line A/B tests, deliverability (SPF/DKIM/DMARC/spam score/inbox placement), or wants to review and approve marketing email before it is sent. This is OUTBOUND marketing to a subscriber list, distinct from kelly-email inbox triage (incoming mail). 出站邮件营销：策划分群、起草营销活动 / 新闻邮件 / 邮件序列，发送前做可送达性与主题行质检，人工审批后再排期发送。

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Generates account research briefs, personalized outreach sequences, persona-specific talk tracks, and objection handling frameworks for B2B SaaS BDR teams. Use when preparing BDR outreach for target accounts, building prospecting sequences, creating call scripts, developing objection responses, onboarding new BDRs, or reviewing outreach performance. Also use when asked to "write outreach emails," "build a prospecting sequence," "create a call script," "handle objections," or "research an account for outreach." Designed for BDR teams selling compliance, security, and GRC platforms to mid-market and enterprise buyers with multi-persona buying committees.

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Perform pairwise sequence alignment using Biopython Bio.Align.PairwiseAligner. Use when comparing two sequences, finding optimal alignments, scoring similarity, and identifying local or global matches between DNA, RNA, or protein sequences.

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Identify section boundaries and content sequences within a scraped webpage for AEM Edge Delivery Services import. Performs two-level analysis (sections, then sequences per section) and surveys available blocks.

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Perform pairwise sequence alignment using Biopython Bio.Align.PairwiseAligner. Use when comparing two sequences, finding optimal alignments, scoring similarity, and identifying local or global matches between DNA, RNA, or protein sequences.

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Identify section boundaries and content sequences within a scraped webpage for AEM Edge Delivery Services import. Performs two-level analysis (sections, then sequences per section) and surveys available blocks.

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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

공장의 설비, 인력, 자재, 납기를 고려해 생산 순서를 검토합니다. 작업 전환과 공정별 부하를 조정하고 설비 고장이나 자재 부족 시 계획 수정을 돕습니다.

• 제한된 설비에서 생산 순서 검토
• 설비 고장 후 계획 재수립
• 생산 묶음 크기와 전환 비용 비교

제품이나 새 기능 출시를 위해 고객과 경쟁사를 조사하고 홍보 방향을 정합니다. 랜딩 페이지, 이메일, 소셜 미디어, 광고, 짧은 영상 원고와 게시 일정을 만들고 채널별 표현과 주장을 점검합니다.

• 제품이나 새 기능 출시 기획
• 제품 개요로 채널별 원고 제작
• 여러 채널의 홍보 메시지 통일

정답이 하나로 정해지지 않는 결정을 장기적 영향, 전제에 대한 의문, 실행 가능성, 실패 위험의 네 관점에서 검토하고 반대 의견과 함께 권고안을 정리합니다.

• 즉시 출시할지 개선을 기다릴지 판단합니다
• 단계적 배포와 일괄 배포를 비교합니다
• 범위 축소와 장기 목표를 검토합니다

기술이나 설계를 선택한 이유를 배경, 대안, 영향과 함께 Markdown으로 기록합니다. 일련번호와 색인으로 정리하고 기존 기록에서 과거 판단의 근거도 찾습니다.

• 프레임워크나 데이터베이스 선택 이유 기록
• 설계 대안과 장단점 정리
• 과거 기술 결정의 근거 확인

기업 인수가 주당순이익에 미치는 영향을 Excel로 추산합니다. 인수 가격, 자금 조달, 시너지 가정을 정리하고 조건별 비교표와 설명용 요약을 만듭니다.

• 인수에 따른 주당순이익 추산
• 현금·주식 지급 조건 비교
• 인수 가격과 시너지 조건 비교

긴 입력을 다루는 Transformer의 학습과 추론에 Flash Attention을 적용해 속도와 GPU 메모리 사용량을 개선합니다. 설치부터 성능 측정과 출력 비교까지 안내합니다.

• 긴 입력을 사용하는 학습 속도 개선
• 긴 텍스트 추론의 메모리 사용량 절감
• 처리 속도와 모델 출력 비교

문장이나 Mermaid를 시스템 구성과 업무 흐름을 담은 대화형 HTML 도표로 변환합니다. 검색, 관계 추적, 이미지와 영상 내보내기를 지원하고 아홉 항목의 검증 결과를 제공합니다.

• 대화형 시스템 구성도를 공유합니다
• 업무 절차와 데이터 흐름을 시각화합니다
• Mermaid를 HTML 도표로 변환합니다

영상과 이미지를 컬러 문자 아트로 바꾸고 음악에 반응하는 애니메이션도 제작합니다. 가사와 텍스트, 시각 효과를 더해 MP4, GIF, 연속 이미지로 내보낼 수 있습니다.

• 영상을 컬러 문자 아트로 변환
• 음악에 반응하는 영상 제작
• 가사가 표시되는 영상 제작

Review code changes for bugs, security risks, failures under expected usage, missing tests, slow paths, and unnecessary code. Receive prioritized findings with concrete failure cases, small fixes, and the consequences of leaving each issue unresolved.

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• Review a pull request before merging
• Check uncommitted changes for bugs and risks
• Find missing tests for risky logic

Audit an entire code repository or a selected folder for bugs, security risks, load problems, missing tests, slow paths, and excess code. Get up to 20 prioritized findings explaining concrete problems, minimal fixes, and consequences.

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• Assess the quality of an inherited codebase
• Find security and load risks across a project
• Identify code to delete, merge, or split

Review a codebase for bugs, security risks, failures under expected load, missing tests, slow paths, and unnecessary code. Receive prioritized findings with concrete failure cases, small proposed fixes, and the consequences of leaving each issue unresolved.

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• Assess the quality of an inherited codebase
• Find risks under expected concurrent usage
• Identify unnecessary code and dependencies

Review code changes and connected code for bugs, security risks, load problems, missing tests, slowdowns, and unnecessary complexity. Get prioritized findings with concrete failure scenarios, small fixes, and the consequences of leaving each issue unresolved.

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• Review a pull request or the latest commit
• Check for security and data loss risks
• Find failures under expected load and gaps in tests

Build a narrative project history from records stored in claude-mem. The report traces architectural changes, breakthroughs, debugging efforts, and work patterns, with timeline statistics and estimates of token savings from reusing recorded knowledge.

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• Reviewing a project's development history
• Tracing architectural decisions and their consequences
• Examining recurring debugging and work patterns

Build agent memory with ReasoningBank and AgentDB. Record actions and outcomes, retrieve similar experiences, assess results, and consolidate memories into reusable patterns so agents can draw on past work when making decisions.

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• Build agent memory that reuses past experiences
• Record and assess sequences of agent actions
• Consolidate similar experiences into reusable patterns

Modernize the claude-flow v3 command-line interface by splitting large command files, adding interactive prompts, connecting hooks that run on execution events, and organizing multiple commands into automated workflows with progress reporting.

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• Splitting large command files into focused modules
• Adding interactive setup prompts
• Recording command results through execution hooks

Extract and verify text, numbers, objects, and sequences from images, documents, and video. Record where each finding appears, check exact labels and values, and build answers whose supporting evidence can be traced back to the input.

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• Extracting and checking numbers in documents
• Tracing video events to timestamps
• Reading and verifying labels in images

Evaluate substantial software changes against the actual problem, current system, and concrete users or components that need them. Choose a sufficient scope, assess consequences, and, when implementation is requested, make the change and verify its behavior.

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• Assessing whether a feature proposal is needed
• Reducing the scope of a refactor or migration
• Checking who needs a proposed API or data field