「ada」の検索結果

Generate a professional PDF restaurant report by scanning RESTAURANT-*.md files in current directory and running the bundled Python ReportLab generator

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Local SEO audit — "best [cuisine] near me" targeting, Google Business Profile optimization, NAP consistency, citation building, restaurant schema markup

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Food photography audit — reviews existing photos, identifies missing item photos, provides specific shot list with angles, lighting, and styling direction

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30-day social media content calendar — daily content ideas across Instagram, TikTok, and Facebook with platform-specific formatting

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60-Second Restaurant Snapshot — quick assessment without subagents with grade, top 3 fixes, and CTA to full audit

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Top 5 local competitor analysis — menu, pricing, review, social, and SEO comparison with positioning gap identification

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Generate personalized review responses for negative, neutral, and positive reviews — empathetic, professional, conversion-focused with platform-specific tone

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Menu engineering analysis — item placement, description quality, pricing psychology, upsell opportunities, photo presence, Kasavana matrix (Stars/Plowhorses/Puzzles/Dogs)

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Multi-platform review analysis — pulls Yelp/Google/TripAdvisor reviews, identifies recurring complaints, sentiment patterns, response rate, and rating trajectory

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Map a confirmed platform-neutral website Design System to a local Elementor Site Settings and Widget inheritance contract. Use for a new or rebuilt Elementor site that needs Global Style setup guidance, or an existing site that must preserve its current visual system. Do not redesign the site, implement Widgets, or modify WordPress, Elementor, themes, or remote data.

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对 DiT（扩散/多模态生成）模型执行 W8A8 动态（data-free）或 W8A8 MXFP8（data-free）量化。覆盖 HunyuanVideo、Wan2.2-T2V/I2V/TI2V、FLUX.1-dev（已迁移）、SD3、Sana、HunyuanDiT、CogViewX 等。YAML apiversion 固定 multimodal_sd_modelslim_v1，统一 MultimodalPipelineInterface 重构路径（不再保留 LegacyMultimodalPipelineInterface）。模板与字段以 msmodelslim/model/hunyuan_video/model_adapter.py（唯一已迁移到重构路径且 lab_practice YAML 已 validated 的 DiT）为参考；其它 DiT 需按各自推理仓的 `parse_args` 调整字段集合。data-free 指不引入外部激活校准数据，spec.dataset（校准集短名，短名如 wan2_2_t2v；enable_dump: false 时不参与 dump）仍必填；精度调优通过下游经验库 L2 §7 + 直接调 `quantization-expert-experience-tuning-rules/scripts/apply_rollback.py`（整层回退）扩展 exclude 列表，闭环由 `quantization-accuracy-tuning-orchestrator` 调度。

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End-to-end automated model quantization and accuracy tuning workflow. Use when user asks for automated model quantization and accuracy tuning, e.g. "自动量化", "量化调优", "一键量化", "精度调优", etc. 当用户给出多卡（≥2 卡）卡号时，量化阶段通过 EP 并行适配（msmodelslim-ep-parallel-adaptation）保证多卡 EP 并行，调优主流程仍在本 Skill。

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为 msModelSlim 适配器执行功能性验证。适用于基础适配器开发完成后，自动执行四步验证（测试模型、全回退量化、权重一致性与可加载/保存、实际量化规则校验）并输出通过/失败结论。

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为 msModelSlim 适配流程注入反量化能力。先识别模型权重是否可反量化，再实现反量化脚本并接入 model_adapter。当前仅覆盖 FP8 的 per-block 与 per-channel 两类；若格式不确定或无公开反量化规则，要求用户提供反量化脚本或浮点权重。

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Run the NowStack Mobile setup checker as a strict read-only contract. Use for `/ns check`, configuration readiness, external account status, production preflight, or machine-readable setup evidence.

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Expo's official example projects — the expo/examples repo of ~70 `with-*` integrations (Stripe, Clerk, Supabase, OpenAI, maps, Reanimated, SQLite, Skia, NativeWind, and more). Use when integrating a third-party library or service into an existing Expo app and you want the canonical, version-matched pattern to adapt, or when scaffolding a new project from one with `npx create-expo --example`.

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Prepare and submit NowStack Mobile iOS App Store releases. Use for real 6.5-inch app screenshots, metadata, IAP, review details, validation, and submit.

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One-shot NowStack Mobile iOS deployment with asc App Store Connect CLI. Use when preparing TestFlight/App Store releases, uploading IPAs, syncing screenshots/metadata, validating review readiness, or submitting the iOS app without EAS Submit.

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PDF Trade Report Generator — scans for all TRADE-*.md analysis files, extracts scores/signals/levels, and generates a professional multi-page PDF investment report (ReportLab). Triggered by "trade report-pdf".

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AI Trading Analyst for Hermes — full stock analysis with 5 parallel subagents, investment thesis, technical/fundamental/sentiment/risk analysis, options strategies, portfolio review, stock screener, and PDF reports. Say "trade analyze AAPL", "trade quick NVDA", "trade screen growth", etc.

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Watchlist Manager — build, maintain, and score a dynamic watchlist with Quick Scores (0-100), alert system (breakouts, breakdowns, earnings approaching, volume spikes), and ranked display. Triggered by "trade watchlist", "trade watchlist add/remove/rescore/alerts/top".

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Pre-Earnings Analysis — earnings date, analyst consensus estimates, 8-quarter historical surprise pattern, post-earnings price move history, options-implied expected move vs historical, key metrics to watch, and trade setup recommendations. Triggered by "trade earnings <TICKER>".

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Full Stock Analysis Orchestrator — launches 5 parallel subagents via delegate_task for comprehensive multi-dimensional stock analysis with composite Trade Score (0-100). Triggered by "trade analyze <TICKER>" or "analyze <TICKER> stock".

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