「nim」の検索結果

Opinionated constraints for building better web interfaces with coding agents. Use this skill whenever the user asks you to build, review, or fix a UI — landing pages, dashboards, components, or any frontend code — and whenever you write Tailwind CSS, motion/react animations, accessible component primitives (Base UI, React Aria, Radix), or review agent-generated interface code for quality, accessibility, and performance. Also trigger for "make the UI better", "review my interface", "clean up this component", or any frontend work in React, Next.js, or plain HTML/CSS.

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。

Build, modify, run, test, screenshot, record, and export Godot 4.x games with the gdx CLI. Use when Codex needs to create a new Godot game project, attach to an existing Godot project, generate GDScript, build scenes/resources from JSON specs, edit a running scene through the gdx daemon, capture screenshots, record animation clips, send input, inspect game state, run Godot tests, or produce exports through gdx.

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。

Marketing operations manager handling budget planning, financial reporting, meeting preparation and follow-up, vendor management, and administrative workflows for marketing and communications departments. Designed for SME leaders who need to minimize time spent on operational overhead.

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。

Hand-author or edit an SVG — icon, mark, illustration, diagram, animation, raster-to-vector — checked and rendered.

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。

Use when a live-action beat becomes the 11-block cinematic prompt — lens, lighting, negatives. Triggers 'cinematic prompt', 'film-grade scene'. Animated → pixar-storyteller; 12-block → scene-expander.

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。

Use when creating or rewriting a README for a reusable package or library. Focus on installability, minimal usage example, compatibility, and developer onboarding.

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。

Use to drive a scalar metric down or up across bounded iterations — keep on strict improvement, revert otherwise, state on disk. Triggers 'minimize X', 'optimize until it stops improving'.

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。

Práticas recomendadas para Remotion - Criação de vídeos em React

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。

Crie slides de apresentação Marp profissionais com 7 temas lindos (padrão, minimalista, colorido, escuro, gradiente, tech, negócios). Use quando usuários solicitarem criação de slides, apresentações ou documentos Marp. Suporta temas personalizados, layouts de imagem e requisitos "deixe bonito" com melhorias de qualidade automática.

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。

Implementação educacional do GPT em ~300 linhas. Reproduz o GPT-2 (124M) em OpenWebText. Código limpo e hackeável para aprender transformers. Por Andrej Karpathy. Perfeito para entender a arquitetura do GPT do zero. Treine em Shakespeare (CPU) ou OpenWebText (multi-GPU).

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。

Otimiza inferência de LLM com NVIDIA TensorRT para máxima vazão e latência mínima. Use para implantação em produção em GPUs NVIDIA (A100/H100), quando você precisa de inferência 10-100x mais rápida que PyTorch, ou para servir modelos com quantização (FP8/INT4), batching em voo e escalabilidade multi-GPU.

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。

Quantização pós-treinamento em 4-bits para LLMs com perda mínima de precisão. Use para implantar modelos grandes (70B, 405B) em GPUs de consumo, quando você precisa de redução de memória 4× com <2% de degradação de perplexidade, ou para inferência mais rápida (aceleração de 3-4×) vs FP16. Integra com transformers e PEFT para fine-tuning QLoRA.

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。

Quantiza LLMs para 8-bit ou 4-bit com redução de memória de 50-75% e perda mínima de acurácia. Use quando a memória GPU é limitada, precisa ajustar modelos maiores ou quer inferência mais rápida. Suporta formatos INT8, NF4, FP4, treinamento QLoRA e otimizadores 8-bit. Funciona com HuggingFace Transformers.

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。

Quantização de pesos consciente da ativação para compressão de LLM de 4-bit com aceleração 3x e perda mínima de acurácia. Use ao implantar modelos grandes (7B-70B) em memória GPU limitada, quando precisa de inferência mais rápida que GPTQ com melhor preservação de acurácia, ou para modelos com instruções ajustadas e multimodais. Vencedor do Prêmio Melhor Artigo MLSys 2024.

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。

Ajuste fino com eficiência de parâmetros para LLMs usando LoRA, QLoRA e 25+ métodos. Use ao fazer fine-tuning de modelos grandes (7B-70B) com memória GPU limitada, quando precisa treinar <1% dos parâmetros com perda mínima de precisão, ou para serviços multi-adapter. Biblioteca oficial do HuggingFace integrada ao ecossistema transformers.

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。

Framework PyTorch de alto nível com classe Trainer, treinamento distribuído automático (DDP/FSDP/DeepSpeed), sistema de callbacks e boilerplate mínimo. Escala de laptop para supercomputador com o mesmo código. Use quando quiser loops de treinamento limpos com boas práticas integradas.

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。

Reduza o tamanho de LLMs e acelere a inferência usando técnicas de pruning como Wanda e SparseGPT. Use para comprimir modelos sem retreinamento, alcançando 50% de esparsidade com perda mínima de acurácia, ou ativando inferência mais rápida em aceleradores de hardware. Cobre pruning não estruturado, pruning estruturado, esparsidade N:M, pruning por magnitude e métodos one-shot.

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。

Use this Canvas-owned clean-room skill when working with Remotion or React-based video generation. Trigger for Remotion projects, compositions, sequences, frame-based animation, rendering, captions, audio, video assets, templates, and debugging programmatic video output.

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。

Create stunning, animation-rich HTML presentations from scratch or by converting PowerPoint files. Use when the user wants to build a presentation, convert a PPT/PPTX to web, or create slides for a talk/pitch. Helps non-designers discover their aesthetic through visual exploration rather than abstract choices.

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。

Write minimal, accessible web UI without over-engineering, adapting to whatever stack the project uses — React, Vue, Svelte, Angular, web components, or plain HTML. Use this skill on every project and every task that writes or reviews markup or components, builds forms, adds interactive elements like buttons, dialogs, accordions, or tabs, or audits code for accessibility — even when the user never mentions accessibility, and even inside a framework, CMS, or design system. It's non-negotiable regardless of project type, stack, or deadline. About to reach for ARIA attributes, a dialog library, a focus-trap package, or a headless UI component? Use this skill first.

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。

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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。

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, services, or HTTP communication, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource, httpResource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, naming conventions, or CLI tooling.

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。

Use when auditing UI code for interface-guideline compliance (accessibility, forms, animation, images, performance, UX copy) and/or validating a deployed page against Lighthouse 95+ targets. Produces evidence-based findings (file:line + Lighthouse JSON) and turns confirmed pendencies into Draft SPECs via write-specs. Do NOT use to design/build UI from scratch (use design) or to fix findings inline — fixes go through the SPEC pipeline.

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。

Apply semantic HTML/JSX and WAI-ARIA correctly and minimally. Apply when implementing any UI, especially forms, interactive components, or when accessibility is mentioned.

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。