「amo」の検索結果

Earth systems science covering plate tectonics, landforms, erosion, biomes, hydrosphere, atmospheric circulation, and the interactions among lithosphere, hydrosphere, atmosphere, and biosphere. Provides frameworks for analyzing how physical processes shape landscapes over geological and human timescales. Use when reasoning about landforms, natural hazards, climate patterns, ocean currents, biogeography, or any question about how Earth's physical systems operate and interact.

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Regression analysis, ANOVA, generalized linear models, Bayesian methods, and model selection. Covers the full modeling workflow from problem formulation through diagnostics -- linear regression, logistic regression, Poisson regression, mixed-effects models, prior specification, posterior inference, AIC/BIC comparison, cross-validation for model selection, and assumption checking. Use when fitting models, testing hypotheses, or selecting among competing statistical explanations.

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Algorithms and data structures from first principles through advanced analysis. Covers sorting (bubble, insertion, selection, merge, quick, heap, radix), searching (linear, binary, BFS, DFS, Dijkstra, A*), fundamental data structures (arrays, linked lists, stacks, queues, hash tables, trees, heaps, graphs, tries), complexity analysis (Big-O, Big-Omega, Big-Theta, amortized), recurrence relations, and algorithm design paradigms (divide-and-conquer, greedy, dynamic programming, backtracking). Use when analyzing, selecting, implementing, or comparing algorithms and data structures.

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Structured approaches to decisions under uncertainty and complexity. Covers expected value, decision trees, multi-criteria decision analysis, System 1 vs System 2 allocation, pre-mortems, reversible vs irreversible decisions, and the distinction between good decisions and good outcomes. Use when choosing among alternatives with uncertain or multi-dimensional consequences, especially when the stakes justify a deliberate rather than intuitive process.

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Pick among candidate outputs (code, configs, plans) by running them on diverse inputs and clustering by behavioural fingerprint, rather than by textual aggregation or log-probability. Activates when an executor returns multiple plausible candidates that need disambiguation, when output-majority voting would be the default choice, or when reviewing generated code that has not yet been validated. The 2026 evidence (Semantic Voting, arxiv 2605.08680v1) is that any execution-based selector dominates output-majority voting by 19-52pp; sketch-generated inputs beat random fuzz by 11.3pp. Triggers: "pick the best candidate", "majority vote on code", "select from N samples", "validate the generated output", "behavioural verification".

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Typesets a working paper or journal submission in house-style LaTeX from Markdown, Word (.docx), TeX, ODT, RTF, or HTML. Converts with pandoc, wraps the body in an EB Garamond template, builds the PDF with latexmk, and sets journal-specific spacing, page limits, anonymization, disclosures, and citation style. Use to format or convert a paper to LaTeX, make a working paper, or prepare a submission to a named journal.

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Turns a theory into falsifiable, pre-registerable hypotheses, covering the DGP and DAG, identification, SATE versus PATE, counterfactual and directional framing, named estimands, justified SESOIs, the choice among NHST, equivalence, interval, and minimum-effect tests, scope conditions, and primary, secondary, and exploratory tiers. Use when the user asks to turn a research question or theory into hypotheses, whether a prediction is falsifiable, what the estimand is, or how to predict a null. Framing goes to narrative-building, the plan to pre-registration-writing.

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Turns a theory into falsifiable, pre-registerable hypotheses: DGP and DAG, identification, estimands, SESOIs, test choice among NHST, equivalence, and minimum-effect tests, scope conditions, and hypothesis tiers. Use when converting a research question into testable predictions or predicting a null.

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Designs conjoint and factorial-vignette experiments, covering attribute architecture and randomization restrictions, effective-N power, treatment realism, the choice among AMCE, marginal-mean, and AMIE estimands, forced-choice versus rating designs, and PAP tiers. Use when the user is planning a conjoint, drafting or critiquing an attribute table, asking how many respondents or tasks are needed, whether to report AMCEs or marginal means, or how to test interactions. Reviewing an existing design goes to conjoint-diagnostics, cleaning the export to conjoint-cleaning.

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Designs conjoint and factorial-vignette experiments: attributes and restrictions, effective-N power, estimand choice among AMCE, marginal means, and AMIE, forced choice versus rating, and PAP tiers. Use when planning a conjoint, critiquing an attribute table, sizing respondents and tasks, or testing interactions.

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Evaluate proposed repository harness changes with pinned Darwin tools and explicit evidence limits.

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Plan changes to this repository using its domain CLI, MCP boundaries, and harness validation evidence.

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Inspect repository session replay and verify configured MetaHarness field memory boundaries before reusing outcomes.

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Strategic analysis gate for existing products — multi-dimensional evaluation (tech, product, design, business) using Design Thinking + 9 Windows (TRIZ) + Double Diamond. Outputs 2-3 qualified options with recommendations. Use BEFORE cm-planning for complex initiatives and enhancements on existing codebases.

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**[DEPRECATED in v1.3 — common path uses bb-invoke-yosys' embedded ABC]** 独立调用 ABC（Berkeley Logic Synthesis）做逻辑优化，仅 `mapping_effort=high` 等高级调优场景使用。触发场景：(1) bb-invoke-yosys `chain_to_abc=true` 时；(2) 显式 /bb-invoke-abc 调试。

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读取指定 CBB / protocol wiki 文件，解析其 ## Interface / ## Ports section，返回结构化端口表 + 参数表。bba-architect 用于填入 MAS 模块接口。触发场景：(1) bb-search-cbb 命中后取详细接口；(2) 显式 /bb-get-interface-template。

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调用 KLayout 0.30.8 执行 GDSII 导出（stream out）、GDS-level DRC、或导出后 verify。PD 流程末尾产出最终 .gds（signoff 产物）。触发场景：(1) bba-guru-pd routed 后 GDS export；(2) GDS 层 DRC 检查；(3) 导出后 verify；(4) 显式 /bb-invoke-klayout。

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在 wiki/cbb/ 搜索可复用 Common Building Block（sync-fifo / 2ff-sync / clock-gate 等），返回匹配模板路径。bba-architect 在 MAS 中识别复用组件时调用。触发场景：(1) bba-architect 拆分子模块识别 CBB；(2) 显式 /bb-search-cbb。

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<一句话说清『这个 skill 做什么 + 何时调用』。把最关键的触发场景放最前面。结尾给 2-3 个用户会说的关键词。>

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解析 Verilator coverage.dat + sim log，输出 functional + code coverage 数值，判断是否 100% 达标。触发场景：(1) bb-invoke-verilator 后；(2) 每次回归后；(3) 显式 /bb-collect-coverage。

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在 AST JSON 上做信号路径追踪：source → sink 提取跨模块层次的传播路径，判定是否跨时钟域。供 CDC violation 根因分析与 critical path 辅助。触发场景：(1) bb-check-cdc 报 violation 需取证；(2) 综合 critical path 分析；(3) 显式 /bb-trace-signal-path。

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对规格文档（PRD + arch_spec + MAS）做对抗性评审：完整性 / 一致性 / 可实现性 / 验证覆盖。默认 role=ruthless（规格阶段错误成本最高）。在 MAS frozen 前调用。触发场景：(1) bba-architect 写完 MAS；(2) 显式 /bb-spec-review。

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调用 Verilator 5.012 编译 RTL + TB 并跑 coverage-driven simulation，产出 sim log / coverage.dat / VCD。触发场景：(1) bba-guru-verification 完成 TB 后跑回归；(2) RTL 修复后回归验证；(3) 显式 /bb-invoke-verilator。

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调用 OpenSTA 2.5.0 做静态时序分析（STA）。综合阶段验证 WNS/TNS；PD 阶段做 post-route signoff（多 PVT corner + SPEF）。触发场景：(1) bba-guru-synthesis 综合后查 timing；(2) bba-guru-pd 布线后跑 multi-corner signoff；(3) 显式 /bb-invoke-opensta。

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