'adapter' 검색 결과

Preprocess CLIP-seq reads (eCLIP, iCLIP, iCLIP2, iCLIP3, irCLIP, PAR-CLIP, FLASH) with protocol-specific UMI extraction, adapter trimming, length filtering, and post-alignment PCR-duplicate collapse. Use when raw CLIP FASTQ must be turned into deduplicated, crosslink-preserving BAM input for peak calling; choosing between two-pass and single-pass adapter trimming; deciding minimum read length; or mapping UMI patterns to specific eCLIP/iCLIP/iCLIP2/iCLIP3 library preps.

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Use when the project follows hexagonal (ports & adapters) architecture. Prevents domain code from depending on Spring or JPA. Use when you see packages like domain/, application/, infrastructure/, or adapters/ in the project structure.

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Preprocess CLIP-seq reads (eCLIP, iCLIP, iCLIP2, iCLIP3, irCLIP, PAR-CLIP, FLASH) with protocol-specific UMI extraction, adapter trimming, length filtering, and post-alignment PCR-duplicate collapse. Use when raw CLIP FASTQ must be turned into deduplicated, crosslink-preserving BAM input for peak calling; choosing between two-pass and single-pass adapter trimming; deciding minimum read length; or mapping UMI patterns to specific eCLIP/iCLIP/iCLIP2/iCLIP3 library preps.

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Audit a compliance-ladder design (C0-C6) and transcript-fidelity ladder (T0-T5) plus their adapter conformance fixtures — Codex, Claude Code, Cloudflare, Ollama/LM Studio, custom stdio/HTTP agents — for the two failure modes that make a C-badge or T-fidelity label a lie: the ladder disagreeing with itself across doc/schema/ui/probe surfaces, and a level being reachable by self-report because no daemon-witnessed negative probe actually tries to forge it. Use when designing or freezing a compliance ladder, wiring an adapter conformance probe suite, deciding whether a numeric C-badge or T-label is safe to ship, or investigating a self-attestation or observed-to-controlled bypass risk. NOT for auditing a cryptographic protocol or whitepaper for adversarial soundness (`redteam-review`), writing TLA+/formal invariants for a daemon monitor (`runtime-verification-for-agents`), or agent identity, successor linkage, and reputation across restarts (`agent-identity-continuity-reputation`).

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Wi-Fi reconnaissance methodology — adapter selection, monitor mode and packet injection setup, regulatory domain handling, multi-band airspace mapping, hidden SSID discovery, BSSID/ESSID/channel/PMF/encryption fingerprinting, client probe analysis, vendor OUI lookup, war-driving with Kismet/airodump-ng/Wigle, and structured airspace data capture for downstream attacks. Use at the start of any wireless engagement to build the target map before active attacks; covers 2.4 GHz, 5 GHz, and 6 GHz (Wi-Fi 6E) bands and adapter compatibility for each.

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Self-hosted auth for TypeScript/Cloudflare Workers with social auth, 2FA, passkeys, organizations, RBAC, and 15+ plugins. Requires Drizzle ORM or Kysely for D1 (no direct adapter). Self-hosted alternative to Clerk/Auth.js. Use when: self-hosting auth on D1, building OAuth provider, multi-tenant SaaS, or troubleshooting D1 adapter errors, session caching, rate limits, Expo crashes, additionalFields bugs.

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여러 관점으로 정리한 중요한 의사결정 초안에 Codex의 외부 비평을 한 차례 추가합니다. 결론의 약점, 누락된 실패 가능성, 반대 의견의 반영 여부를 확인합니다.

• 판단이 어려운 중요 초안 검토
• 초안에 빠진 실패 가능성 확인
• 강한 반대 의견의 누락 확인

Python으로 텍스트 기반 이미지 생성, 기존 이미지의 화풍 변경, 지정 영역 채우기를 구현합니다. 구도와 스타일 제어, 생성 설정 조정, 메모리 절약 방법도 안내합니다.

• 텍스트로 이미지를 생성할 때
• 기존 이미지를 수채화풍으로 바꿀 때
• 사진의 지정 영역을 채울 때

Dot 등 외부 봇과 Paperclip의 양방향 작업 연동을 설계·구현하며, 초대와 권한, 복구, Cloud 배포까지 실제 계정과 배포 환경에서 검증합니다.

• 외부 봇과 양방향 작업 연동
• 초대와 연결 설정 화면 구현
• 재시작과 중복 알림 이후 복구 검증

Paperclip에서 새 에이전트의 생성 권한과 기존 설정을 확인합니다. 역할, 지시, 실행 환경을 정리해 승인 절차에 따라 채용을 신청하고 관련 작업을 후속 처리합니다.

• 담당 업무에 맞는 에이전트 추가 신청하기
• 기존 팀의 설정 관례에 맞추기
• 역할 지시와 실행 설정 작성하기

ruflo 템플릿으로 Claude Code를 확장하는 mod를 만듭니다. 함수 훅과 기존 명령 훅을 함께 구성하고 설정, 상태 표시, 검증과 테스트를 준비합니다.

• Claude Code 확장용 mod 생성
• 기존 명령 훅과 함께 쓸 함수 훅 구현
• 사용자 설정과 상태 표시 추가

성공한 작업의 절차와 교훈을 학습 패턴으로 저장하고 장기 보관을 위해 통합합니다. 분야별 추가 학습, 저장소별 학습 결과 확인, 저장 데이터 압축도 지원합니다.

• 성공한 작업의 교훈 저장
• 누적된 작업 이력 통합
• 분야별 추가 학습 데이터 생성

Helps agents prepare image, video, speech, music, and avatar generation requests with an exact model and API host. It explains service-specific inputs, request validation, and job resumption so unavailable models are not silently replaced.

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• Specify an exact model and API host for media generation
• Prepare image edits with reference images and masks
• Resume a timed-out generation job without submitting it again

Build HyperFrames animations from small motion recipes, scene templates, and transitions. The skill guides runtime selection, including GSAP, Lottie, and Three.js, and provides an audit script to examine timing and choreography while following HyperFrames requirements for reproducible rendering.

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• Combine motion recipes into a scene
• Build a multi-phase brand reveal from a template
• Design transitions between scenes

Build and review HyperFrames animations using motion recipes, scene templates, and transitions. Find guidance for seven animation runtimes, including GSAP and Three.js, and inspect existing scenes for timing gaps and inconsistent motion.

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• Combine motion recipes for text and shapes
• Build scenes with several animation phases
• Choose an animation runtime

Set up and customize Pi, a terminal coding agent framework. This skill guides model configuration, extension development, terminal interfaces, and integration with other applications through its SDK, a software development kit, or process messaging.

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• Install Pi and configure model access
• Create custom tools and terminal interfaces
• Embed Pi in another application

Route authorized reverse engineering, security analysis, CTF challenge, and defensive testing requests to specialist skills in a local repository. This Codex adapter selects the relevant workflow and checks the task scope before target actions begin.

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• Selecting a specialist skill for reverse engineering
• Starting security analysis with a defined scope
• Routing CTF challenge tasks to a suitable workflow

Move reusable code and its tests from OpenHuman into the appropriate tiny* submodule. Separate host responsibilities, update module interfaces, verify the migration, and align release versions and integrity hashes when a loadable module changes.

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• Extract reusable logic from the OpenHuman core
• Move implementation tests into the owning submodule
• Update TinyBus contracts and host adapters

Configure supervised fine-tuning for models that process images and text. Define which components remain unchanged, set LoRA adapters for updating selected model weights, choose image resolution limits, and investigate training runs whose evaluation results fail to improve.

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• Configure training for an image-and-text task
• Decide whether to train vision layers
• Investigate training with flat evaluation scores

Prepare and review LoRA or QLoRA settings for adapting language models using example responses. Choose trainable layers, adapter capacity, learning rate, and memory-related options, then produce configuration values for a downstream training script.

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• Preparing a LoRA configuration for supervised fine-tuning
• Reviewing rank, alpha, and learning rate settings
• Choosing LoRA or QLoRA based on GPU memory

Write C# unit tests with NUnit using clear naming, focused assertions, and independent test cases. Covers project setup, testing with multiple input values, exception checks, and replacing dependencies with mocks to test components in isolation.

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• Setting up an NUnit test project
• Testing the same behavior with multiple inputs
• Checking exceptions and collection contents

Integrate USDC payments into AI agents on Base L2. Guides setup for earning or paying, generates tailored code, and verifies configuration, covering escrow that holds funds until delivery and instant payments for HTTP requests.

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• Building an agent that charges USDC for services
• Paying another agent for a specific service
• Trying payment flows in a local simulation

Coordinate multiple agents to maintain context-mode, from sorting GitHub issues and reviewing pull requests to preparing releases and announcements. Workflows require reproduced bugs, source evidence, test-first changes, and checks across supported platforms.

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• Investigating reported bugs and their history
• Reviewing contributor pull requests
• Preparing releases and compatibility checks

Add Telegram bot support to NanoClaw through Chat SDK. The skill covers adapter installation, bot token setup, pairing a chat with a verification code, connecting groups through approval, and adding separately configured bots.

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• Connecting a Telegram bot to NanoClaw
• Pairing a DM with a six-digit verification code
• Connecting a group through administrator approval