'time' 검색 결과

Analyzes time-series and longitudinal RNA-seq for differential expression and trajectory structure. Covers DESeq2 LRT with reduced models, time as factor vs continuous vs natural splines, maSigPro (Nueda 2014 for RNA-seq), ImpulseDE2 with explicit impulse-model failure modes, DREAM for repeated measures via linear mixed models, pseudoreplication avoidance, conditional vs marginal modeling, and trajectory clustering with DPGP, Mfuzz (with Schwämmle 2010 fuzzifier estimation), and splines+k-means. Use when modeling time-course or longitudinal expression, choosing factor vs spline, handling repeated measures from the same subject, avoiding pseudoreplication, clustering temporal trajectories, or selecting between dedicated time-course tools and pairwise+LRT.

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Sort AmeriFlux BASE-BADM BIF variables from Excel or CSV files into observation, management-event, static metadata, and plotting-ready target time-series tables. Use when Codex is asked to sort AmeriFlux BIF variables into time series; organize BADM/BIF variables by date; pivot AMF *_BIF_*.xlsx files by GROUP_ID; output total LAI, leaf mass per area, above-ground biomass, canopy height, fruit yield, or total yield time series; write MATLAB readers for BIF time-series plotting; or prepare dated AmeriFlux site observations and management records for EcoSIM workflows.

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Analyzes time-series and longitudinal RNA-seq for differential expression and trajectory structure. Covers DESeq2 LRT with reduced models, time as factor vs continuous vs natural splines, maSigPro (Nueda 2014 for RNA-seq), ImpulseDE2 with explicit impulse-model failure modes, DREAM for repeated measures via linear mixed models, pseudoreplication avoidance, conditional vs marginal modeling, and trajectory clustering with DPGP, Mfuzz (with Schwämmle 2010 fuzzifier estimation), and splines+k-means. Use when modeling time-course or longitudinal expression, choosing factor vs spline, handling repeated measures from the same subject, avoiding pseudoreplication, clustering temporal trajectories, or selecting between dedicated time-course tools and pairwise+LRT.

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Agent fallback for CEngineServer_ShowFrameTimeReport (auto-generated, category: vfunc). Locate CEngineServer::ShowFrameTimeReport in the CS2 engine module via IDA Pro MCP and emit a fresh, minimal-unique artifact. The deterministic preprocessor could not resolve this symbol on the current gamever - your job is the re-sign. Trigger: CEngineServer_ShowFrameTimeReport, CEngineServer::ShowFrameTimeReport

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Agent fallback for CEngineServer_SetFrameTimeAmnesty (auto-generated, category: vfunc). Locate CEngineServer::SetFrameTimeAmnesty in the CS2 engine module via IDA Pro MCP and emit a fresh, minimal-unique artifact. The deterministic preprocessor could not resolve this symbol on the current gamever - your job is the re-sign. Trigger: CEngineServer_SetFrameTimeAmnesty, CEngineServer::SetFrameTimeAmnesty

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Agent fallback for CEngineServer_GetFrameTimeAmnesty-inlined (auto-generated, category: vfunc). Locate CEngineServer::GetFrameTimeAmnesty in the CS2 engine module via IDA Pro MCP and emit a fresh, minimal-unique artifact. The deterministic preprocessor could not resolve this symbol on the current gamever - your job is the re-sign. Trigger: CEngineServer_GetFrameTimeAmnesty-inlined, CEngineServer::GetFrameTimeAmnesty

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Agent fallback for CEngineServer_GetFrameTimeAmnesty-noinline (auto-generated, category: vfunc). Locate CEngineServer::GetFrameTimeAmnesty in the CS2 engine module via IDA Pro MCP and emit a fresh, minimal-unique artifact. The deterministic preprocessor could not resolve this symbol on the current gamever - your job is the re-sign. Trigger: CEngineServer_GetFrameTimeAmnesty-noinline, CEngineServer::GetFrameTimeAmnesty

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영상과 음성을 VideoDB에 가져와 발화나 화면 내용으로 장면을 찾고 클립을 만듭니다. 자막과 음성 추가, 화면 비율 변환, 라이브 영상 알림 설정도 지원합니다.

• 발화나 화면 내용으로 장면 검색 및 클립 제작
• 자막·배경 음악·더빙 추가
• 영상 해상도와 화면 비율 변경

실시간 화면과 데이터 전달의 지연, 데이터 최신성, 처리 대기를 따로 측정합니다. 이벤트 발생부터 화면 표시까지 경로를 개선하고 운영 환경에서 결과를 확인합니다.

• 실시간 화면의 지연 조사
• 전달 데이터의 최신성 확인
• 대기열 적체 줄이기

iMessage와 소셜 DM을 발신자·기간별로 좁혀 확인하고 요약이나 최근 일회용 코드를 찾습니다. 확인한 출처와 대화, 조회 결과도 명시합니다.

• 최근 메시지와 DM 확인
• 일회용 코드 찾기
• 답장을 준비하기 전 대화 확인

에이전트가 Google Meet에 참여해 실시간 자막으로 회의를 기록하고, 회의 후 요약과 후속 작업 정리를 돕습니다. 추가 설정을 하면 회의 중 음성 발언도 지원합니다.

• Google Meet 회의 메모를 맡깁니다
• 회의 요약과 후속 작업을 정리합니다
• 지정한 조건에 맞춰 발언하게 합니다

fal.ai의 실시간 및 스트리밍 이미지 생성으로 무드보드의 방향을 탐색하고 초안 이미지의 여러 변형을 만듭니다. 창작 초기에 다양한 안을 반복해서 시도할 수 있습니다.

• 무드보드의 시각적 방향을 탐색합니다
• 초안 이미지의 여러 변형을 생성합니다
• 창작 초기의 안을 반복해서 시도합니다

claude-mem에 저장된 개발 이력을 읽어 설계 변화, 난제 해결, 작업 패턴을 서사형 보고서로 정리하고, 기억 재사용으로 절약한 토큰을 추정합니다.

• 프로젝트 개발 이력을 돌아볼 때
• 설계 결정과 영향을 추적할 때
• 오류 조사와 작업 패턴을 살필 때

claude-mem에 쌓인 프로젝트 이력을 주별 이야기 형식의 보고서로 정리합니다. 앞선 주의 과제와 판단을 이어 받아 장기적인 작업 흐름을 추적합니다.

• 개발 경위를 주별로 돌아볼 때
• 문제 발생부터 해결까지 추적할 때
• 긴 이력을 색인이 있는 장으로 정리할 때

여러 참석자의 빈 시간, 시차, 이동 여유를 고려해 회의 후보를 좁힙니다. 승인 후 일정을 생성하거나 변경하고, 등록 내용을 다시 확인한 뒤 참석자 알림 초안을 작성합니다.

• 여러 참석자의 회의 후보 시간 찾기
• 시차가 있는 상대와 일정 조율
• 기존 회의 일정 변경

제공업체, 모델, 기간, 비용 등으로 AI 호출 기록을 검색하고 사용량을 집계합니다. 로그 내보내기, 예산 설정, 응답 시간과 캐시 현황 확인도 지원합니다.

• 로그를 필터링하여 실패한 요청 조사
• 전체 연결의 토큰 사용량과 비용 집계
• 예산과 토큰 한도 설정

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

Check departure and arrival times, delays, cancellations, and aircraft locations for a specific dated flight. When requested, monitor an upcoming booked trip and report significant operational changes while avoiding repeated alerts.

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• Confirm departure and arrival times for a booked flight
• Monitor delays, cancellations, and gate changes
• Check an aircraft's current location and recent route

Implement or review incompatible changes for Remotion 5 while preserving version 4 compatibility. Use a single compile-time flag to switch runtime behavior and public TypeScript types together, with migration guidance and checks for affected packages.

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• Implementing v5 defaults while preserving v4 behavior
• Reviewing changes to public TypeScript types
• Documenting breaking changes and migration steps

Combine laboratory animal welfare measurements into reference-relative RELSA severity scores. Analyze individual trajectories, explore forecasts for specified observation times, and derive candidate score zones, with explicit checks on normalization, reference selection, prediction intervals, and evaluation limits.

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• Combine animal welfare measurements into daily scores
• Compare group severity using a shared reference
• Explore severity forecasts at specified observation times

Guide production incident handling by establishing impact, start time, and recent changes before proposing action. Document evidence for rollback requests, keep the issue updated, and distinguish service recovery from resolution that explains the incident.

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• Establish the impact and start time of a production incident
• Check whether deployments align with the incident timeline
• Prepare a rollback request with supporting evidence

Schedule reminders and recurring agent tasks at specific times or intervals. Use it for meeting alerts, regular reports, or weekday routines, with support for one-time tasks, time zones, and viewing or removing scheduled jobs.

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• Schedule a one-time meeting reminder
• Set recurring reminders to take breaks
• Receive a report every weekday

Search indexed YouTube and podcast transcripts for statements by topic or speaker. Read surrounding passages, collect quotes with timestamped source links, and identify transcript-based start and end points for potential clips.

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• Find an exact quote with a timestamped source
• Locate moments about a topic for potential clips
• Research a speaker's statements across indexed shows

Build Java applications that detect unusual patterns in time-series data with Azure AI Anomaly Detector. Covers single measurements, related signals, trend changes, model training, and checking detection results.

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• Detect unusual values in a single time series
• Check the latest incoming measurement for anomalies
• Find changes in time-series trends