「pe」の検索結果

Analyzes species-environment relationships with constrained ordination (CCA, RDA, db-RDA), variance partitioning, indicator species (indicspecies IndVal.g group-equalized), PERMANOVA paired MANDATORILY with PERMDISP (Anderson & Walsh 2013; dispersion confounds centroid tests), Joint Species Distribution Models (HMSC, sjSDM, gjam) with explicit rejection of "residual covariance equals biotic interaction", phylogenetic community ecology (SES_MPD/MNTD), trait-environment via RLQ + fourth-corner with corrected modeltype=6 (Dray 2014), bipartite network metrics (NODF, modularity) with curveball null (Strona 2014), and Mantel-test replacements (dbRDA, GDM) for spatial data. Use when testing how environmental gradients structure communities, identifying habitat indicator taxa, partitioning variance among predictors, deciding whether PERMANOVA significance is location vs dispersion, picking among HMSC/sjSDM/gjam, or replacing Mantel tests for landscape data.

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Calculates statistical power for high-dimensional genomics experiments (bulk RNA-seq, scRNA-seq, ATAC-seq, ChIP-seq, methylation, proteomics) under negative-binomial count models using RNASeqPower, PROPER, and simulation via powsimR, distinguishing per-gene from marginal (transcriptome-wide) power, the role of mean expression and dispersion, and the sequencing-depth-versus-replicate tradeoff. Covers simulation as the honest default for overdispersed counts, FDR-aware average power versus single-test power, observed/post-hoc power as an anti-pattern, and the winner's-curse / Type-S / Type-M consequences of underpowering. Use when planning replicate number for a sequencing experiment, deciding whether to add depth or samples, choosing closed-form versus simulation power, estimating power from pilot dispersions, or justifying replication in a grant. For clinical-trial power see clinical-biostatistics/power-and-sample-size; for the inverse sample-size question see experimental-design/sample-size.

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Live developer experience audit. Uses the browse tool to actually TEST the developer experience: navigates docs, tries the getting started flow, times TTHW, screenshots error messages, evaluates CLI help text. Produces a DX scorecard with evidence. Compares against /plan-devex-review scores if they exist (the boomerang: plan said 3 minutes, reality says 8). Use when asked to "test the DX", "DX audit", "developer experience test", or "try the onboarding". Proactively suggest after shipping a developer-facing feature. (gstack) Voice triggers (speech-to-text aliases): "dx audit", "test the developer experience", "try the onboarding", "developer experience test".

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Interactive developer experience plan review. Explores developer personas, benchmarks against competitors, designs magical moments, and traces friction points before scoring. Three modes: DX EXPANSION (competitive advantage), DX POLISH (bulletproof every touchpoint), DX TRIAGE (critical gaps only). Use when asked to "DX review", "developer experience audit", "devex review", or "API design review". Proactively suggest when the user has a plan for developer-facing products (APIs, CLIs, SDKs, libraries, platforms, docs). (gstack) Voice triggers (speech-to-text aliases): "dx review", "developer experience review", "devex review", "devex audit", "API design review", "onboarding review".

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Extract actionable skill knowledge from academic papers and research articles, assess credibility, run security checks, and either improve existing skills or create new ones. Load when the user asks to learn from a paper, extract insights from a research paper, turn a paper into a skill, apply paper findings to skills, read this paper and improve my skills, or process a research article. Also triggers on "skill from paper", "learn from this paper", "paper to skill", "extract from this research", "apply this paper", or when the user uploads or links to an academic PDF or paper URL.

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Calculates statistical power for high-dimensional genomics experiments (bulk RNA-seq, scRNA-seq, ATAC-seq, ChIP-seq, methylation, proteomics) under negative-binomial count models using RNASeqPower, PROPER, and simulation via powsimR, distinguishing per-gene from marginal (transcriptome-wide) power, the role of mean expression and dispersion, and the sequencing-depth-versus-replicate tradeoff. Covers simulation as the honest default for overdispersed counts, FDR-aware average power versus single-test power, observed/post-hoc power as an anti-pattern, and the winner's-curse / Type-S / Type-M consequences of underpowering. Use when planning replicate number for a sequencing experiment, deciding whether to add depth or samples, choosing closed-form versus simulation power, estimating power from pilot dispersions, or justifying replication in a grant. For clinical-trial power see clinical-biostatistics/power-and-sample-size; for the inverse sample-size question see experimental-design/sample-size.

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Analyzes species-environment relationships with constrained ordination (CCA, RDA, db-RDA), variance partitioning, indicator species (indicspecies IndVal.g group-equalized), PERMANOVA paired MANDATORILY with PERMDISP (Anderson & Walsh 2013; dispersion confounds centroid tests), Joint Species Distribution Models (HMSC, sjSDM, gjam) with explicit rejection of "residual covariance equals biotic interaction", phylogenetic community ecology (SES_MPD/MNTD), trait-environment via RLQ + fourth-corner with corrected modeltype=6 (Dray 2014), bipartite network metrics (NODF, modularity) with curveball null (Strona 2014), and Mantel-test replacements (dbRDA, GDM) for spatial data. Use when testing how environmental gradients structure communities, identifying habitat indicator taxa, partitioning variance among predictors, deciding whether PERMANOVA significance is location vs dispersion, picking among HMSC/sjSDM/gjam, or replacing Mantel tests for landscape data.

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Structure persuasive speeches and formal arguments in forensic, legal, policy, and competitive debate styles. Use when the user needs to prepare talks, opening or closing arguments, policy pitches, public explanations, debate speeches, or mentions 'forensic speech', 'formal argument', 'persuasive speech structure', 'debate speech', 'opening statement', 'closing argument'. Turns structured claims into audience-tuned persuasive delivery.

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Expert in cluttering -- the lesser-known fluency disorder characterized by rapid/irregular speech rate, excessive disfluencies, and frequent ADHD comorbidity. Covers differential diagnosis from stuttering, assessment protocols, therapy approaches (rate control, self-monitoring, pragmatic awareness), technology-assisted intervention, and AI tools for people who clutter. Activate on 'cluttering', 'rapid speech disorder', 'speech rate too fast', 'speech disfluency not stuttering', 'disorganized speech', 'ADHD speech problems', 'cluttering vs stuttering', 'speech intelligibility', 'mazed speech', 'telescoping words'. NOT for stuttering-only treatment (overlap is common but they are distinct), hearing disorders, or voice disorders (pitch, resonance).

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OpenClawの通常版とextended-stable版について、公開先、配布物の出所、テスト結果、Gatewayの実動作を照合し、リリース状況を確認します。

• stable版の公開完了を確認したいとき
• プラグインの配布漏れを確認したいとき
• extended-stable版の証拠確認

OpenClawのテスト中に起きるメモリ増加や不足を調べます。測定結果やメモリ内の記録を比較し、実際の解放漏れとテスト実行側の保持を見分け、修正を検証します。

• Vitestのメモリ不足を調べたいとき
• 同一プロセスのメモリ記録を比較したいとき
• 解放漏れとモジュール保持を見分けたいとき

既存のOpenClaw Gatewayを導入環境に合った管理手順で更新し、再起動後のセッション復旧と、目的のバージョンが稼働しているかの確認まで進めるスキルです。

• ローカルのGatewayを更新したいとき
• 管理サーバーの更新手順を選びたいとき
• 再起動後のセッション復旧を確認

OpenClawの複数のIssueやPRについて、担当を分けて原因調査と修正、検証を進め、許可された範囲でマージや解決済み案件のクローズまで管理するスキル。

• 複数のIssueやPRの修復管理
• 既存の修正PRを仕上げたいとき
• 修正済みIssueの検証とクローズ

OpenClawのベータ版・安定版・長期保守版の準備、公開、復旧、検証を進めるスキル。承認済み修正の移植や検証記録、公開後の確認まで扱います。

• OpenClawのベータ版・安定版の準備
• 承認済み修正を長期保守版へ移したいとき
• 中断した公開を復旧したいとき

OpenClawの脆弱性報告を、公開済みのバージョンと信頼範囲の根拠で確認し、終了・継続・影響の絞り込みを判断して、管理者向けの返信案をまとめます。

• OpenClawの脆弱性報告を判断したいとき
• 公開版に不具合が残るか確認したいとき
• 既存の勧告との重複を調べたいとき

OpenClawのプラグインを公開前に検証し、導入・削除、設定修復、起動、SDK互換性や配布パッケージの動作を確認して、結果と未検証項目を整理するスキル。

• 公開前に同梱プラグインの導入・削除を確かめたいとき
• ベータ版をクリーンな環境で検証したいとき
• 設定修復とgateway起動を確認したいとき

macOS上のOpenClawをmainの最新版へ更新し、Gatewayとアプリの動作を確認します。CIの失敗修正や、公開を伴わないリリース検証も扱います。

• macOSのOpenClawを更新したいとき
• 更新後のGatewayとアプリの動作確認
• 現在のmainに対するCIの失敗修正

OpenClawのブラウザ操作で、ログイン状態やタブを確認しながら複数手順の作業を進めます。古くなった操作対象の参照やタイムアウトへの対処も扱います。

• 複数手順のウェブ作業を進めたいとき
• 操作前にログイン状態を確認したいとき
• タブの再利用と重複整理

OpenClawのブラウザ画面や公式アプリが接続できない原因を調べます。通信経路、認証、端末登録、再接続を切り分け、対象端末の接続を確認します。

• Control UIの接続失敗を調べたいとき
• Android・iOS・macOSアプリの接続調査
• QR・セットアップコードの接続不具合調査

macOSの画面を確認し、対象のアプリやウィンドウを指定してクリック・文字入力・キー操作などを行い、操作後の結果まで確かめるスキル。

• macOSの画面を保存したいとき
• 指定ウィンドウの入力操作を任せたいとき
• 操作後の画面を確認したいとき

TypeScript、Python、Goのエラー処理を設計・見直すスキル。エラーの分類、再試行、APIの応答、利用者向けの案内文を整理します。

• 新しいサービスのエラー分類の設計
• 外部サービスの一時障害を再試行したいとき
• APIのエラー応答とログの見直し

競合のブランド表現やサービス、実績などを共通の基準で採点し、根拠付きの比較カードと戦略上の二軸図にまとめ、自社が狙う位置の競合を把握するスキル。

• 共通基準で競合を比較したいとき
• 根拠付きの競合カード作成
• 二つの戦略目標で競合を整理したいとき

Gitの変更履歴から開発成果、作業時間帯、テストの割合や変更の集中箇所を分析し、個人・チームの改善点と過去からの推移をまとめる振り返り用スキル。

• 週次の開発成果をまとめたいとき
• 個人の貢献と改善点の振り返り
• テスト割合と変更集中箇所の確認

PaperclipのStorybookの表示例を実際の製品UIや機能一覧と照合し、データや分類、参照を整えて、現行機能の例と試作・過去の例を区別するスキル。

• UI変更後の表示例を整えたいとき
• 模擬データやAPI応答の更新
• 試作や過去の表示例の分類