'capture' 검색 결과

Calls significant loops from protein-directed and targeted 3C assays (HiChIP, PLAC-seq, Capture Hi-C/PCHi-C, ChIA-PET) where the contact background is peak-anchored and coverage-biased, so generic Hi-C loop callers (cooltools dots, Juicer HiCCUPS) use the wrong null. Covers FitHiChIP (config-driven coverage+distance-decay spline regression, peak-to-peak vs peak-to-all foreground, loose vs stringent background, coverage vs ICE bias), MAPS (positive Poisson regression on bias factors for PLAC-seq/HiChIP), hichipper (restriction-site-distance bias model + library QC), CHiCAGO (Delaporte two-component Brownian+technical background for asymmetric bait x other-end Capture Hi-C), the with/without separate-ChIP anchor decision, and differential loops via diffloop. Use when calling loops from HiChIP/PLAC-seq/Capture Hi-C, choosing FitHiChIP/MAPS/CHiCAGO, picking peak-to-all vs peak-to-peak, setting the loop FDR, supplying ChIP peaks as anchors, QCing a HiChIP library, or comparing loops between conditions.

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When the user wants to create, plan, or optimize a lead magnet for email capture or lead generation. Also use when the user mentions "lead magnet," "gated content," "content upgrade," "downloadable," "ebook," "cheat sheet," "checklist," "template download," "opt-in," "freebie," "PDF download," "resource library," "content offer," "email capture content," "Notion template," "spreadsheet template," or "what should I give away for emails." Use this for planning what to create and how to distribute it. For interactive tools as lead magnets, see free-tool-strategy. For writing the actual content, see copywriting. For the email sequence after capture, see email-sequence.

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Calls significant loops from protein-directed and targeted 3C assays (HiChIP, PLAC-seq, Capture Hi-C/PCHi-C, ChIA-PET) where the contact background is peak-anchored and coverage-biased, so generic Hi-C loop callers (cooltools dots, Juicer HiCCUPS) use the wrong null. Covers FitHiChIP (config-driven coverage+distance-decay spline regression, peak-to-peak vs peak-to-all foreground, loose vs stringent background, coverage vs ICE bias), MAPS (positive Poisson regression on bias factors for PLAC-seq/HiChIP), hichipper (restriction-site-distance bias model + library QC), CHiCAGO (Delaporte two-component Brownian+technical background for asymmetric bait x other-end Capture Hi-C), the with/without separate-ChIP anchor decision, and differential loops via diffloop. Use when calling loops from HiChIP/PLAC-seq/Capture Hi-C, choosing FitHiChIP/MAPS/CHiCAGO, picking peak-to-all vs peak-to-peak, setting the loop FDR, supplying ChIP peaks as anchors, QCing a HiChIP library, or comparing loops between conditions.

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Verify every visual-evidence artifact (screenshot/GIF/recording) attached to a PR carries a provenance manifest binding it to real daemon-backed truth — daemon port, run id, transcript head hash, agent node id, commit, and an honest real/fixture/mock source label — and that operator-control-panel PRs cover the required set of proof states. Use when gating a PR's proof artifacts before merge, auditing whether a "LIVE" visual claim is backed by a real daemon run versus a reused or fixture-backed mock, or defining the required state-coverage set for a control-panel change. NOT for the capture technique itself — headless Playwright, `screencapture -x -l`, non-interruptive capture (use port-daddy-agent-skill's visual-evidence doctrine), designing the receipt body schema an artifact attaches to (use agent-work-receipt-designer), or the broader dogfood/Potemkin product-quality bar (use multi-agent-authoring-product-bar).

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동작 확인이나 PR 녹화에 자막, 확대, 재생 속도 조절을 적용해 설명이 담긴 MP4를 만듭니다. 원본 영상은 증거로 보존합니다.

• PR 녹화에 조작 설명 자막을 추가합니다
• 화면에서 조작하는 부분을 확대합니다
• 동작 확인 영상의 대기 시간을 줄입니다

네트워크 카메라와 로컬 웹캠에서 정지 이미지와 짧은 영상을 저장합니다. 움직임 감지, 연결 진단, 지원되는 USB 카메라의 방향과 줌 조작도 다룹니다.

• 네트워크 카메라의 정지 이미지 저장
• 카메라 화면을 짧은 영상으로 녹화
• 화면 속 움직임 감시

tmux에서 실행 중인 대화형 명령줄 프로그램의 화면을 확인하고 문자와 키를 보냅니다. 세션 목록, 출력 기록 조회, 입력 대기와 처리 완료 감시에 활용합니다.

• 대화형 프로그램의 출력 확인
• 실행 중인 세션에 문자와 키 전송
• 입력 대기와 처리 완료 감시

참고 영상에서 측정한 색상과 컷 리듬에 맞춰 생성 영상과 기존 소재를 편집·합성합니다. 수치로 확인한 완성 영상과 재편집용 타임라인을 만듭니다.

• 참고 영상의 스타일에 맞춘 영상 제작
• 기존 영상에 생성 클립 추가
• 영상 소재와 3D 소품 합성

오류와 실행 환경을 바탕으로 AI 에이전트가 실패하거나 같은 작업을 반복하는 원인을 조사합니다. 작은 복구 작업을 시험하고 결과와 근거를 인계용 보고서로 정리합니다.

• 에이전트의 연속 실패 진단
• 동일한 도구 작업의 반복 조사
• 정보 누적으로 인한 출력 품질 저하 점검

복잡한 작업과 실패에서 근본 원인, 다음에 취할 행동, 문제를 알아볼 징후를 추출해 재사용할 학습 기록으로 정리합니다. 원인이 같은 기존 기록과의 중복도 정리합니다.

• 복잡한 작업 후 배운 점 기록
• 장애 조사의 원인과 교훈 정리
• 근본 원인이 같은 학습 기록 통합

Claude Code가 작업을 마칠 때 학습 기록 수정 시각과 디스크 여유 공간을 확인해 조건에 따라 완료를 막습니다. 대화에서 절차 생략을 암시하는 표현도 경고합니다.

• 복잡한 편집 후 학습 기록을 확인할 때
• 디스크 공간 부족 시 완료를 막을 때
• 확인 생략을 암시하는 표현 탐지

음성 입력이나 긴 독백에서 목표, 결정 사항, 미해결 질문을 정리합니다. 바뀐 방향과 보류한 주제도 남기고, 에이전트의 추측을 분리해 작업 전에 이해를 확인합니다.

• 음성으로 설명한 구상 정리
• 작업 전 요구 사항 이해 확인
• 여러 메시지에 걸친 생각 수집

저장소를 조사해 실제 사용자 경로로 앱을 조작하는 전용 검증 스킬을 생성합니다. 시작부터 증거 저장과 정리까지 실행해 절차를 검증합니다.

• 저장소 전용 검증 스킬을 만듭니다
• UI·CLI·서비스 조작 절차를 정리합니다
• 기능과 동작 확인 증거를 연결합니다

실제 브라우저로 웹페이지와 앱을 조작하며 화면과 동작을 검증합니다. 스크린샷, 간단한 양식 입력, 오류 및 통신 기록으로 문제 재현과 결과 확인을 돕습니다.

• UI 변경 후 화면을 확인합니다
• JavaScript로 렌더링된 내용을 읽습니다
• 화면 문제와 오류를 재현합니다

데스크톱 전체, 앱 창 또는 픽셀 단위로 지정한 영역을 캡처하여 홍보 자료, 디자인 검토, 오류 보고에 사용할 스크린샷을 준비합니다.

• 홍보 자료용 앱 화면 캡처
• 디자인 검토용 이미지 준비
• 오류 보고를 위한 화면 일부 기록

Chrome DevTools Protocol로 웹페이지 전체를 긴 스크린샷으로 촬영합니다. 포트폴리오, 사례 소개, 감사 보고서에 넣을 이미지를 준비합니다.

• 포트폴리오에 넣을 웹사이트 이미지 촬영
• 사례 소개에 전체 페이지 이미지 첨부
• 감사 보고서용으로 페이지 외관 기록

OD Library에 저장된 이미지, 로고, 스크린샷을 검색합니다. 크기와 제목, 출처를 비교해 소재를 고르고 현재 프로젝트로 복사한 뒤 제작 중인 페이지에 넣습니다.

• 이전에 저장한 스크린샷 재사용
• 저장된 로고를 페이지에 배치
• 기존 메인 이미지 검색

새 Claude 세션이 작업을 이어받도록 `HANDOFF.md`를 만듭니다. 목표, 현황, 관련 파일, 실패한 시도와 이유, 다음 단계와 제약을 정리합니다.

• 긴 대화를 새 세션으로 인계
• 실패한 방법의 반복 방지
• 작업 중단 후 나중에 재개

Test local web applications with Python scripts using Playwright, a browser automation tool. Verify interface behavior, investigate problems, capture screenshots, and inspect browser logs, with a helper that manages one or more application servers.

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• Verify buttons, links, and form behavior
• Investigate problems in dynamic web interfaces
• Capture screenshots of local applications

Set up or review production error monitoring to capture unhandled errors, failed requests, and performance signals. Check event context, release labels, and alert routing so teams receive useful information when problems occur.

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• Setting up error monitoring for a new production app
• Investigating errors that monitoring fails to capture
• Reviewing critical alerts and on-call routing

Create a substantial technical manual for one exact system version. Organize authoritative sources, record offline inputs and outputs, explain behavior with figures, and audit the text and supporting evidence for consistency.

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• Documenting a protocol or file format at a fixed version
• Building reproducible offline request and response records
• Adding a section with figures and traceable sources

Operate and test terminal apps without a display using named background sessions. Wait for visible screen changes, send keystrokes, reproduce Cline CLI bugs, capture text or PNG evidence, and write automated tests of interactive behavior.

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• Reproducing Cline CLI interface bugs without a display
• Running an interactive process in the background
• Writing automated tests for terminal interactions

Check the appearance and interaction states of web pages, terminal interfaces, and paginated documents. Uses captured images, light and dark themes, viewport comparisons, and independent reviews to produce evidence-backed verdicts for each checklist item.

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• Checking a UI after implementation changes
• Comparing a page with a design reference
• Finding Japanese text clipping and awkward wrapping

Find personal photos in an uploaded library or connected device gallery using descriptions, dates, and locations. Inspect candidate photos and their capture details to identify the image relevant to a request.

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• Finding photos from a trip or event
• Searching for photos taken near a specific place
• Checking photo details and capture dates