「fal」の検索結果

Analyzes a multi-step conversion funnel to find where visitors drop off and which steps have the worst leakage. Use this skill when someone describes a journey and asks about conversion rates, drop-off, fallout, or step completion. Trigger for "analyze our checkout funnel," "where are visitors dropping off," "what's our add-to-cart to purchase conversion rate," "funnel analysis," "show me fallout between steps," or "which step loses the most visitors."

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。

Controls error rates across thousands of simultaneous tests in genomics discovery using false-discovery-rate methods (Benjamini-Hochberg 1995; Benjamini-Yekutieli 2001 for arbitrary dependence; Storey q-value with pi0 estimation; local FDR; independent filtering Bourgon 2010; covariate-weighted FDR via IHW Ignatiadis 2016), plus family-wise error control (Bonferroni, Holm) and the GWAS genome-wide threshold. Covers the FDR-versus-FWER choice as the discovery-versus-confirmatory distinction, the dependence assumptions behind BH (PRDS) versus BY, pi0 estimation, the independent-filtering and false-coverage-rate traps, and reproducibility ranking via IDR (Li 2011). Use when correcting p-values from genome-wide tests, choosing between BH/BY/q-value/Bonferroni, setting an FDR threshold, applying IHW or independent filtering, or interpreting q-values. For confirmatory trials with few pre-specified endpoints (closed testing, graphical/gatekeeping), see clinical-biostatistics/multiplicity-graphical.

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支援の動画編集ワークフロー。実際の映像のカット、構造化、拡張を対象とする。FFmpeg、Remotion、ElevenLabs、fal.aiを通じたrawキャプチャからの完全なパイプラインと、DescriptまたはCapCutでの最終仕上げをカバー。動画の編集、フッテージのカット、Vlogの作成、動画コンテンツの制作に使用。

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

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。

Free meta-search via SearXNG — aggregates results from 70+ search engines. Self-hosted or use a public instance. No API key needed. Falls back automatically when the web search toolset is unavailable.

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。

Pitfalls, examples, and edge cases for Hermes Kanban workers. The lifecycle itself is auto-injected into every worker's system prompt as KANBAN_GUIDANCE (from agent/prompt_builder.py); this skill is what you load when you want deeper detail on specific scenarios.

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。

Analyzes a multi-step conversion funnel to find where visitors drop off and which steps have the worst leakage. Use this skill when someone describes a journey and asks about conversion rates, drop-off, fallout, or step completion. Trigger for "analyze our checkout funnel," "where are visitors dropping off," "what's our add-to-cart to purchase conversion rate," "funnel analysis," "show me fallout between steps," or "which step loses the most visitors."

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。

Analyzes a multi-step conversion funnel to find where users drop off and which steps have the worst leakage. Use this skill when someone describes a journey or funnel and asks about conversion rates, drop-off, fallout, or step completion. Trigger for phrases like "analyze our onboarding funnel," "where are users dropping off," "what's our checkout conversion rate," "funnel analysis," "show me fallout between these steps," or "which step loses the most users."

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。

Cross-cutting methodology for the CVE-hunting pipeline (ported from find-cve-agent): when a bug is design-vs-real, false-positive avoidance, version checking before reporting, responsible disclosure norms, acceptance-rate expectations per vuln class, vulnerability chaining playbook, known false-positive patterns, maintainer-response patterns, secure-pattern reference (what NOT to flag), and a self-criticism checklist to run before claiming a finding. Use this alongside the cve-hunter/cve-exploiter/cve-validator agents and the /cve-hunt pipeline — load it whenever judging if a finding is real, worth reporting, or already fixed.

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。

Refute-before-prove research discipline: automated counterexample sweeps before any formalization, meter-integrity audits for information-bound experiments, mutation-tested model checkers, pre-registered commit-or-cut gates for speculative directions, wrong-turn reporting, and numeric-claim provenance. Use when validating any new theorem, bound, equilibrium, or security claim; when building or trusting a checker, simulator, or experiment; or when deciding whether a speculative research direction lives or dies. NOT for exploratory brainstorming, product prioritization, writing style, or literature review.

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。

接続されたMacのパネルにウィジェット文書を表示し、表示先の切り替えや非表示を操作するスキル。エージェントが用意した文書をパネルで見せる用途に使えます。

• 接続したMacに文書を表示したいとき
• パネルの表示文書を切り替えたいとき
• パネルを表示・非表示にしたいとき

機能開発を別の作業領域で進めるために、既存の分離状態を確認し、環境標準の機能かgit worktreeで領域を用意。依存関係の準備と開始前のテストも行います。

• 機能開発を別の作業領域で始める
• 実装計画の開始前に環境を整える
• 作業領域が分離済みか確認する

音楽動画や短尺動画の色・光・動きと拍に合わせたカットを設計し、angelcoreやhyperpopの方向性に沿って生成素材と編集をまとめるスキル。

• 音楽動画の表現方針を決めたいとき
• AI生成の補助映像の見た目を統一
• 曲の拍に合うカットを設計

撮影済みの動画や画面収録から見どころを選び、カット・構成整理・字幕や音声の追加を進めます。長い録画の短編化からSNS向けの画角調整、編集ソフトでの仕上げまで扱うスキルです。

• 長い録画から見どころを切り出したいとき
• 撮影素材からVlogを作りたいとき
• 製品デモに文字やナレーションを加えたいとき

ReactとNext.jsの表示や操作の遅さを見直すための指針です。データ取得の待ち時間、配信するコード量、再描画などを優先度順に確認し、改善に役立てます。

• ページの読み込みの遅さを調べたいとき
• 配信するJavaScript量を見直したいとき
• 再描画と操作の遅延を減らしたいとき

TypeScriptのバックエンドでPrismaを使う際の設計・実装を支援します。検索や一括更新、移行、接続管理のパターンと注意点を具体例で確認できます。

• Prismaのモデルと関連を設計したいとき
• 検索処理とページ分割の見直し
• トランザクションや一括更新の不具合調査

Redisを使ったキャッシュ、アクセス回数制限、複数処理の同時実行制御、メッセージ配信を設計し、キーの有効期限や接続管理も見直すスキル。

• APIにキャッシュを追加したいとき
• 利用者別にアクセス回数を制限
• ワーカーのジョブ同時実行を防止

機械学習のない既存アプリに、推薦・分類・予測などを追加するための手順を整理します。課題とデータの確認から、最初のモデルの学習・評価・組み込みまでを支援します。

• 既存アプリに推薦機能を加えたいとき
• 学習データの準備状況を確認したいとき
• 代替ルール付きで予測を組み込みたいとき

Laravelの環境設定からコード検査、テスト、依存関係の脆弱性、データベース変更、キューまで順に確認し、マージやデプロイ前の問題を調べるスキル。

• Laravelのプルリクエスト前の確認
• 大きな改修や依存関係更新後の検証
• ステージング・本番へのデプロイ前確認

Djangoアプリのログイン、権限、入力処理、本番設定を点検します。不正な操作やスクリプト実行への対策から、ファイル投稿とAPIの保護まで見直すスキル。

• ログインと利用者権限のレビュー
• 公開前に本番設定を点検したいとき
• 入力処理やリクエスト保護の見直し

AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。

• アプリ内だけで起きる不調を調べたいとき
• 過去の会話が混ざる原因を調査
• ツールの未実行や実行の誤報を確認

Audit REA CI and test suites for correctness, fixture drift, false passes, and measured performance; use for suite or workflow investigations and efficiency changes, rather than ordinary feature testing or a single test failure.

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。

**MANDATORY for ALL MCP server work** - mcp-use framework best practices and patterns. **READ THIS FIRST** before any MCP server work, including: - Creating new MCP servers - Modifying existing MCP servers (adding/updating tools, resources, prompts, widgets) - Debugging MCP server issues or errors - Reviewing MCP server code for quality, security, or performance - Answering questions about MCP development or mcp-use patterns - Making ANY changes to server.tool(), server.resource(), server.prompt(), or widgets This skill contains critical architecture decisions, security patterns, and common pitfalls. Always consult the relevant reference files BEFORE implementing MCP features.

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。

Five-dimension design quality review — score the artifact against craft, brand, accessibility, and copy, then fix what falls short before handing it over.

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。