本文へ移動
cccskills

「sign up」の検索結果

3,473 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

Bulk RNA-seq DE with PyDESeq2: load counts, normalize, fit negative binomial models, Wald test (BH-FDR), LFC shrinkage, volcano/MA plots. Use for two-group comparisons, multi-factor designs with batch correction, multiple contrasts.

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。

jaechang-hits/SciAgent-Skills3792026年9月29日 更新

Multi-Omics Factor Analysis v2 (MOFA+) with mofapy2. Jointly decompose omics layers (scRNA, ATAC, proteomics, methylation) into latent factors capturing major variation. Multi-group designs. AnnData views → MOFA object → train → variance explained → correlate factors with metadata → visualize/cluster → enrich top loadings.

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。

jaechang-hits/SciAgent-Skills3792026年9月29日 更新

medchem

無料

Medicinal chemistry filters for compound triage. Drug-likeness rules (Lipinski Ro5, Veber, Oprea, CNS, leadlike, REOS, Golden Triangle, Ro3), structural alerts (PAINS, NIBR, Lilly Demerits), chemical group detectors, complexity metrics, and filter composition query language. Built on RDKit/datamol. For hit-to-lead filtering, library design, ADMET pre-screening. For molecular I/O use rdkit-cheminformatics or datamol.

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。

jaechang-hits/SciAgent-Skills3792026年9月29日 更新

Infer and visualize intercellular communication from scRNA-seq with CellChat (R). Build CellChat from Seurat/counts → subset CellChatDB ligand-receptor pairs → over-expressed genes per group → communication probabilities → pathway signaling → network centrality (senders/receivers/influencers) → chord/heatmap/bubble plots → cross-condition compare. Human, mouse. Use liana for pure-Python.

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。

jaechang-hits/SciAgent-Skills3792026年9月29日 更新

Predict RNA secondary structure, MFE folding, base-pair probabilities, RNA-RNA interactions via ViennaRNA Python bindings. Pipeline: sequence → MFE → partition function and pair-probability matrix → dot-bracket → duplex. Use for siRNA/sgRNA targeting, ribozyme design, RNA accessibility. Use RNAfold CLI for batch use without Python.

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。

jaechang-hits/SciAgent-Skills3792026年9月29日 更新

ros2

無料

Comprehensive best practices, design patterns, and common pitfalls for ROS2 (Robot Operating System 2) development. Use this skill when building ROS2 nodes, packages, launch files, components, or debugging ROS2 systems. Trigger whenever the user mentions ROS2, colcon, rclpy, rclcpp, DDS, QoS, lifecycle nodes, managed nodes, ROS2 launch, ROS2 parameters, ROS2 actions, nav2, MoveIt2, micro-ROS, or any ROS2-era robotics middleware. Also trigger for ROS2 workspace setup, DDS tuning, intra-process communication, ROS2 security, or deploying ROS2 in production. Also trigger for colcon build issues, ament_cmake, ament_python, CMakeLists.txt for ROS2, package.xml dependencies, rosdep, workspace overlays, custom message generation, or ROS2 build troubleshooting. Covers Humble, Iron, Jazzy, and Rolling distributions.

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。

arpitg1304/robotics-agent-skills3742026年8月12日 更新

Provides AWS CloudFormation patterns for CloudWatch monitoring, metrics, alarms, dashboards, logs, and observability. Use when creating CloudWatch metrics, alarms, dashboards, log groups, log subscriptions, anomaly detection, synthesized canaries, Application Signals, and implementing template structure with Parameters, Outputs, Mappings, Conditions, cross-stack references, and CloudWatch best practices for monitoring production infrastructure.

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。

giuseppe-trisciuoglio/developer-kit3582026年9月10日 更新

Route Shift documentation, architecture notes, and tickets correctly. Use when Codex is about to create or move docs, write an architecture plan, capture a design decision, create a ticket, or update repo documentation for Shift.

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。

shift-editor/shift3562026年10月14日 更新

Use after framing a question and before designing an analysis, or when choosing a method, judging whether a result is novel, or needing a prior effect size for a power calculation

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。

K-Dense-AI/science-superpowers3552026年9月13日 更新

Use when you have an approved research question and need a concrete analysis plan, before touching outcome data or fitting any model

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。

K-Dense-AI/science-superpowers3552026年9月13日 更新

When the user needs to review an existing contract, assess risk in proposed terms, or evaluate a contract before signing.

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。

shawnpang/startup-founder-skills3532026年3月17日 更新

When the user needs to design, write, or optimize email sequences -- including welcome series, nurture campaigns, re-engagement flows, onboarding emails, or newsletter strategy.

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。

shawnpang/startup-founder-skills3532026年3月17日 更新

When a founder needs to qualify inbound leads, define their ICP, build a lead scoring model, set MQL criteria, or route prospects through pipeline stages. Activate when the user mentions lead scoring, ICP, MQL, SQL, lead qualification, inbound leads, or pipeline design.

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。

shawnpang/startup-founder-skills3532026年3月17日 更新

When the user needs to design an interview process, create interview questions, build scorecards, calibrate interviewers, or evaluate candidates for a role.

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。

shawnpang/startup-founder-skills3532026年3月17日 更新

When the user needs to identify at-risk accounts, understand why customers are leaving, reduce churn rate, build health scores, design save plays, or create win-back campaigns.

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。

shawnpang/startup-founder-skills3532026年3月17日 更新

Use when auditing a page for E-E-A-T signals. The agent reads the page and scores Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness — then tells you exactly what to add to each dimension.

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。

inhouseseo/superseo-skills3532026年9月4日 更新

Use when planning link acquisition. Classifies the site's authority phase from site age and visible signals, then recommends phase-appropriate tactics from the bundled tactic playbook library. No backlink tool required.

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。

inhouseseo/superseo-skills3532026年9月4日 更新

Create game-ready fixed-cell pixel-art character spritesheets from text concepts, reference images, or existing character art. Use when Codex needs to design, generate, clean up, validate, and package 2D game characters with native 32x32, 64x64, or 128x128 cells; 4-way or 8-way directions; idle, walk/run, jump, attack, archer, caster, or other animation strips; transparent GIF/WebP previews; and per-direction targeted regeneration.

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。

tachikomared/character-animation-creator-skill3502026年5月9日 更新

Build Telegram bots for construction field workers. Real-time reporting, photo uploads, task assignments, progress tracking. Integrate with n8n for automated workflows.

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。

datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction3502026年8月22日 更新

Calculate embodied carbon and lifecycle emissions for construction materials and projects. Support sustainable design decisions with carbon 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。

datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction3502026年8月22日 更新

Analyze construction drawings to extract dimensions, annotations, symbols, and metadata. Support quantity takeoff and design review automation.

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。

datadrivenconstruction/DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Construction3502026年8月22日 更新

Design sport-specific practice sessions. Drills by skill level and time, warm-up, skill work, scrimmage, cool-down.

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。

OneWave-AI/claude-skills3432026年10月2日 更新

Design and roll out a price increase or packaging change without triggering churn. Segments the base by price sensitivity, models revenue and churn scenarios, decides grandfathering and notice strategy, and produces the full comms kit (customer email, in-app notice, sales talk track, support FAQ, objection handling). Use when raising prices, repackaging tiers, or moving customers to new plans.

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。

OneWave-AI/claude-skills3432026年10月2日 更新

Designs and builds ETL/ELT data pipelines. Takes data sources, destination, transformation requirements. Generates pipeline code (Python/SQL), scheduling config, error handling, monitoring setup, and data quality checks. Outputs data-pipeline-spec.md + implementation files.

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。

OneWave-AI/claude-skills3432026年10月2日 更新