'structural' 검색 결과

Detect syntenic blocks and structural rearrangements between genomes using MCScanX (Wang 2012), JCVI/MCScan (Tang 2008 Python), GENESPACE (Lovell 2022) for orthology-anchored riparian visualization, SyRI for structural variation, AnchorWave for sequence-level synteny, i-ADHoRe 3.0 for highly diverged species, SynNet for synteny networks, and ntSynt for multi-genome macrosynteny. Use when identifying collinear gene blocks across species, distinguishing macrosynteny from microsynteny, detecting inversions/translocations/duplications, anchoring orthology in WGD lineages, producing publication riparian plots, computing synteny block age via Ks (cross-references whole-genome-duplication), or running synteny-aware ortholog inference in polyploids.

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Multi-pass structural code review with adversarial analysis, scope-aware dispatch, adversarial persona passes, and forced-finding protocol. Supports input modes: branch diff (default), PR number (#123), commit hash, pending changes (--pending). Use when asked to "review this PR", "code review", "pre-landing review", "check my diff", or "review #123". Proactively suggest when the user is about to merge or land code changes. NOT for behavioral verification against a running build (see mk:evaluate); NOT for post-implementation simplification (see mk:simplify).

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Read-only audit of `.claude/` structural overhead. Reports prioritized "remove X save Y tokens" recommendations against the model context window. NOT for monetary cost tracking — that's /mk:budget. NOT for transcript size monitoring — long-session continuity defers to Claude Code native compaction. NOT for runtime context decisions (what to read, when to compact) — see mk:context-engineering. Use when planning to add context capacity, diagnosing perceived slowdowns, or auditing health.

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Expert-level bioinformatics covering sequence analysis, structural bioinformatics, database searching, phylogenetic analysis, NGS data processing, single-cell analysis, and machine learning in biology.

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Structural editor that proposes cuts, reorganization, and simplification while preserving comprehension. Use when user requests structural review or editorial review of structure

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METAINFORMANT rules for directory docs/structural_variants. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.

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We need to find the structural connection between the two described situations. The user gave two bu GAP: OpenHands has a modular SDK design — our too

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We need to parse user query. They ask: "Find the structural connection between these two situations:

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Orchestrates an end-to-end long-read structural-variant pipeline - basecalling to minimap2 alignment (platform-matched preset) to Sniffles2/cuteSV/pbsv calling to optional assembly-based calling (dipcall/PAV) to two-step .snf cohort merging to Truvari benchmarking - chaining ONT and PacBio HiFi runs while handing the SV signal mechanism off to the component skills. Use when running a long-read SV workflow from reads to a benchmarked callset, choosing the minimap2 preset and SV caller by platform and goal, deciding when long reads are worth it for the insertions and repeat-mediated SVs short reads physically miss, building a joint-genotyped cohort with the two-step .snf design, or parameterizing a Truvari benchmark against GIAB HG002 Tier 1 plus CMRG. Not for the SV signal mechanism itself (see variant-calling/structural-variant-calling) or short-read SV.

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GPCR receptor pharmacology — agonist/antagonist/inverse-agonist/biased-agonist classification, GPCRdb structural data, receptor-ligand binding analysis, antibody-target interface (SAbDab). Use for GPCR drug discovery, biased-agonism analysis, receptor subtype selectivity questions, and orthosteric vs allosteric pocket characterization.

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Detect syntenic blocks and structural rearrangements between genomes using MCScanX (Wang 2012), JCVI/MCScan (Tang 2008 Python), GENESPACE (Lovell 2022) for orthology-anchored riparian visualization, SyRI for structural variation, AnchorWave for sequence-level synteny, i-ADHoRe 3.0 for highly diverged species, SynNet for synteny networks, and ntSynt for multi-genome macrosynteny. Use when identifying collinear gene blocks across species, distinguishing macrosynteny from microsynteny, detecting inversions/translocations/duplications, anchoring orthology in WGD lineages, producing publication riparian plots, computing synteny block age via Ks (cross-references whole-genome-duplication), or running synteny-aware ortholog inference in polyploids.

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Automatically maintain skill library consistency whenever a structural change occurs — new skill added, skill renamed, skill deprecated, call graph rewired, or category changed. Updates SKILL-INDEX.md, AGENTS.md, README.md, skill graph, docs/prd/PRD.md, and docs/architecture.md. Load when universal-skill-creator finishes creating a skill, split-skill extracts a child, deprecate-skill retires a skill, improve-skills makes a structural change, or the user manually renames or restructures skills. Also triggers on "update the skill index", "sync skill references", "refresh the skill graph", "fix broken skill cross-references", or "update docs after skill change".

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Detect syntenic blocks and structural rearrangements between genomes using MCScanX (Wang 2012), JCVI/MCScan (Tang 2008 Python), GENESPACE (Lovell 2022) for orthology-anchored riparian visualization, SyRI for structural variation, AnchorWave for sequence-level synteny, i-ADHoRe 3.0 for highly diverged species, SynNet for synteny networks, and ntSynt for multi-genome macrosynteny. Use when identifying collinear gene blocks across species, distinguishing macrosynteny from microsynteny, detecting inversions/translocations/duplications, anchoring orthology in WGD lineages, producing publication riparian plots, computing synteny block age via Ks (cross-references whole-genome-duplication), or running synteny-aware ortholog inference in polyploids.

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코드 구조를 살펴 이해와 테스트를 어렵게 하는 부분의 개선안을 도표가 포함된 HTML 보고서로 정리합니다. 후보를 선택하면 제약과 설계 결정을 대화로 구체화합니다.

• 자주 변경하는 영역의 설계 검토
• 리팩터링 방안을 도표로 비교
• 테스트하기 쉬운 모듈 설계 검토

Turn a course plan into numbered exercise folders with problem, solution, and explanation variants. Create starter readme files, check naming and links with the project’s linter, and fix structural errors before committing.

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• Set up exercise folders for a new course section
• Create problem, solution, and explanation stubs
• Renumber exercises and check their structure

작업 상태와 판단 근거를 로컬 Markdown에 저장해 Claude와 Codex 등에서 인계합니다. 공유 문맥 검색과 기록의 형식 오류 및 불일치 진단도 안내합니다.

• Claude에서 Codex로 작업 인계
• 다음 작업을 위한 문맥 저장
• 이전 판단과 근거 검색

기존 코드에 담긴 암묵적인 명명, 구성, 오류 처리 관례를 읽어 AI가 참고할 규칙으로 정리합니다. 방침의 충돌을 하나씩 확인하고 코드 변경 후 규칙 갱신도 지원합니다.

• 오래된 코드베이스에 AI를 도입할 때
• 암묵적인 코딩 규약을 문서화할 때
• 명명과 구성 방침의 충돌을 정리할 때

코드의 구문 구조를 바탕으로 함수와 호출을 찾고 여러 파일을 한꺼번에 수정합니다. 적용 전에 변경 내용을 미리 확인하고 YAML 규칙으로 검사와 자동 수정을 수행합니다.

• 특정 구조의 함수와 호출 검색
• 여러 파일의 코드를 일괄 치환
• 수정 전에 변경 내용 미리 확인

Excel의 .xlsx 파일을 만들고 읽고 편집하며 CSV와 상호 변환합니다. 여러 시트, 수식, 차트가 있는 보고서를 만들고 행 추가나 구조 변경 시 수식 참조를 조정합니다.

• 서식과 차트가 있는 Excel 보고서 작성
• 기존 파일의 데이터와 수식 확인
• 표에 행 추가 및 구조 변경

Word 문서를 만들고 읽고 편집하며 템플릿에 데이터를 채웁니다. 제목, 표, 이미지를 다루고 변경 내용과 메모를 정리하며 파일 구조 문제를 확인합니다.

• 표와 이미지가 있는 Word 보고서를 만듭니다
• Word 템플릿에 데이터를 채웁니다
• 변경 내용을 검토하고 메모를 정리합니다

병합 전 코드 변경을 기준 브랜치와 비교합니다. SQL 안전성, 대규모 언어 모델 입력의 신뢰 범위, 조건 분기의 부작용 등 구조적 문제를 점검합니다.

• 병합 전에 PR을 검토할 때
• SQL 변경의 안전성을 점검할 때
• 인공지능 입력의 신뢰 범위를 확인할 때

데스크톱 대시보드 구성을 회색 블록으로 표현한 단일 HTML 와이어프레임을 만듭니다. 색상과 사진을 정하기 전에 정보 우선순위와 배치를 확인할 수 있습니다.

• 대시보드 배치 검토
• 탐색 메뉴와 정보 우선순위 검토
• KPI·차트·표 배치 검토

문서와 글을 Vercel 글쓰기 지침에 따라 검토합니다. 문체, 어조, 서식, 구조의 문제를 파일명과 줄 번호로 간결하게 알리며 기본적으로 동봉된 고정판을 사용합니다.

• 공개 전 문서 검토
• 여러 파일의 문체 확인
• 서식과 구조의 문제 탐색

의존 관계와 분류 체계 같은 계층 데이터를 깊이와 텍스트 특징에 따라 푸앵카레 공 안에 배치합니다. 부모·자식과 서로 다른 가지 사이의 거리를 측정해 구조를 분석합니다.

• 모듈 의존 관계의 하위 구조 분석
• 클래스 계층의 구조 패턴 확인
• 분류 관계에 따라 개념 정리