8,763 件 ・ 人気順
概要と使いどころ
SSH job queue for multi-seed/multi-config ML experiments with OOM-aware retry, stale-screen cleanup, and wave-transition race prevention. Use when user says "batch experiments", "队列实验", "run grid", "multi-seed sweep", "auto-chain experiments", or when /run-experiment is insufficient for 10+ jobs that need orchestration.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Analyze ML experiment results, compute statistics, generate comparison tables and insights. Use when user says "analyze results", "compare", or needs to interpret experimental data.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Quick single-paper lookup via AlphaXiv LLM-optimized summaries with tiered source fallback. Use when user says "explain this paper", "summarize paper", pastes an arXiv/AlphaXiv URL, or provides a bare arXiv ID for quick understanding - not for broad literature search.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Analyze ARIS usage logs and propose optimizations to SKILL.md files, reviewer prompts, and workflow defaults. Outer-loop harness optimization inspired by Meta-Harness (Lee et al., 2026). Use when user says "优化技能", "meta optimize", "improve skills", "分析使用记录", or wants to optimize ARIS's own harness components based on accumulated experience.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Generate a long-form Chinese interview-prep cheat sheet on a specific ML/LLM topic — formulas with derivations, from-scratch PyTorch code, comparison tables, and 25 高频面试题 (L1 必会 / L2 进阶 / L3 顶级 lab). Use when the user says '写面试 cheat sheet', '写一份 X 教程', '帮我准备 Y 面试题', '出一份 X 速查', or wants a 600-1000 line Chinese tutorial on a specific ML topic.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Embed Mermaid diagrams in generated wiki pages. Use whenever documenting a runtime or request flow, a call sequence, a state machine or lifecycle, a data model or entity relationships, or non-trivial control flow, since these are clearer as a diagram than as prose. Also use when an update run touches a page that already contains a mermaid fence, or a page that contains a text fence a previous run degraded.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
KubeSphere Fluid management Skill. Use when user asks to install or enable Fluid, check Fluid status, view Fluid pods/logs/CRDs, create or update Dataset, AlluxioRuntime, JuiceFSRuntime, or ThinRuntime, perform DataLoad or cache warming, scale runtime, or troubleshoot Fluid issues in KubeSphere.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Automate College Football Data tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Automate Asin Data API tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Automate AI ML API tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Help address review/issue comments on the open GitHub PR for the current branch using gh CLI; verify gh auth first and prompt the user to authenticate if not logged in.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
AI Berkshire skill: 财务数据获取与交叉验证规范. Source: skills/financial-data.md.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Run state-of-the-art machine learning models directly in JavaScript. `@huggingface/transformers` supports text, vision, audio, and multimodal tasks in browsers and Node.js / Bun / Deno, with WebGPU or WASM execution.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Guide for developing the OpenShell TUI — a ratatui-based terminal UI for the OpenShell platform. Covers architecture, navigation, data fetching, theming, UX conventions, and development workflow. Trigger keywords - term, TUI, terminal UI, ratatui, openshell-tui, tui development, tui feature, tui bug.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
场景最终提示词规范 — 清晰广角建立镜头：前景/中景/后景/出入口/地面/墙面/主要陈设的固定相对位置，空间连续自洽可复用，无人物
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
角色最终提示词规范 — 正脸特写 + 三视图（character turnaround：正面/90 度侧面/背面），作为后续所有生成的形象锚点
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
道具最终提示词规范 — 白底单品静物，标准产品摄影视角：比例准确、边缘完整、背景不承载叙事
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
视频提示词规范 — 根据分镜段落内容生成按时间分段、段内可切镜的视频生成提示词
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
为 MNN 框架添加新的 LLM 模型支持。支持从 HuggingFace/ModelScope 下载模型，分析架构，添加映射，Hook 对齐测试，导出 MNN 模型。采用 TDD 模式，分 6 步执行，每步有独立测试标准。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
MNN CPU 后端性能归因分支（`skills/cpu/` 下，另一分支是 `cpu/kernel` kernel 开发）。按五层（Runtime 线程 / Executor 调度 / Layout 内存 / Dispatch 函数表 / Kernel ISA）定位瓶颈，含 bound 类型判定、op 级实验回路、跨框架 op 对 op 对比、跨层不一致的事后定位，以及 ARM / x86_64 / RISC-V 三侧「我到底跑在哪条 ISA 路径上」的诊断面。CPU 上算子或 LLM prefill/decode 慢、线程数或内存占用异常、出现性能回归、要与外部推理框架逐算子对比时使用。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Add a new search category (OSM type with translations, synonyms, and emoji) to data/categories.txt. Use when asked to add, create, or insert a search category, search synonym, or map feature type.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Drive a real stealth browser from your shell — act on websites (order food, file an expense, pull data behind a login), with per-person persistent sign-ins via the provider's managed auth (Kernel, Anchor, or Browserbase — picked by which API key you have). Use for ACTING on a site; to just read a page, use curl/wget first. Requires managed model access and a keychain grant for the browser provider key; follow the missing-key steps below.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
When you need to call a service the org has a SHARED credential for (a SERP/search key, a paid-API key, a data-vendor feed, a Git remote) — and the platform has told you that credential is available to this conversation — make the call BY PROXY through the credential broker. You never see the secret; the core stamps it onto the outbound request for you.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。