「batch」の検索結果

Process multimedia files with FFmpeg (video/audio encoding, conversion, streaming, filtering, hardware acceleration) and ImageMagick (image manipulation, format conversion, batch processing, effects, composition). Use when converting media formats, encoding videos with specific codecs (H.264, H.265, VP9), resizing/cropping images, extracting audio from video, applying filters and effects, optimizing file sizes, creating streaming manifests (HLS/DASH), generating thumbnails, batch processing images, creating composite images, or implementing media processing pipelines. Supports 100+ formats, hardware acceleration (NVENC, QSV), and complex filtergraphs.

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Diagnose and eliminate the GraphQL N+1 resolver explosion using Facebook DataLoader's per-request batching, plus the second-order defenses (persisted queries, depth limits, cost analysis). Use when a GraphQL query that returns N items in a list triggers N+1 database round trips, when designing nested resolvers that load associations, when a list query times out under load, or when you need to budget query cost before resolvers run. NOT for REST-style endpoint design (use api-versioning-strategy), generic database query optimization (use database-query-optimizer), or schema design (use graphql-server-architect).

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Warehouse cost reduction, auto-scaling, query optimization, and lifecycle policies for data infrastructure. Activate on: data cost, warehouse credits, cost reduction, auto-scaling, lifecycle policy, cold storage, cost monitoring, resource optimization. NOT for: query performance tuning (use data-warehouse-optimizer), batch job optimization (use batch-processing-optimizer).

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Quantifies CRISPR editing outcomes with CRISPResso2 (Clement 2019 Nat Biotechnol) across Cas9-nuclease (indels, HDR), CBE and ABE base editors (target conversion + bystander), and prime editor (pegRNA-templated) modes. Covers single-amplicon (CRISPResso), multi-sample batch (CRISPRessoBatch), pooled-amplicon (CRISPRessoPooled), WGS off-target (CRISPRessoWGS), and sample-comparison (CRISPRessoCompare) workflows; quantification-window math that controls what is called edited; substitution-vs-indel diagnostic to distinguish BE from Cas9 contamination; MMEJ deletion pattern interpretation; allele-frequency tables; and failure modes from amplicon misalignment or contamination. Use when quantifying editing from amplicon sequencing, choosing CRISPResso mode by design, distinguishing intended edits from bystanders and indel byproducts, debugging low-alignment runs, or generating publication-grade editing reports.

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Process many sequence files in batch (count, merge, split, convert, summarize) with memory-safe streaming and on-disk indexing using Biopython, pysam, or pyfastx. Use when iterating over a directory of FASTA/FASTQ files, merging or splitting datasets, building random access across many or huge files, or automating per-file operations without exhausting RAM.

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Download large datasets from NCBI efficiently using EPost, history server, batching, rate limiting, and retry logic. Use when bulk-fetching tens of thousands of sequences, pulling all results of a large ESearch, designing reproducible pipelines, comparing E-utilities to NCBI Datasets v2 CLI, or implementing checksum-validated downloads. Encodes WebEnv TTL (~8h), EPost 200-ID limit, retmax caps, parallelization design, and integrity verification.

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Use this skill to drive a research question (RQ) end-to-end: validate the RQ README, generate a fill batch-plan, start the Docker batch in the background, monitor progress, run aggregation, and propose findings updates. Trigger when the user says "RQ-N voranbringen", "run-rq", "fill RQ-N", "run RQ-N", "Forschungsfrage N starten", or names a specific RQ-N directory in research/.

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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.

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Serve LLMs com alta throughput usando PagedAttention do vLLM e continuous batching. Use ao fazer deploy de APIs LLM em produção, otimizar latência/throughput de inferência, ou servir modelos com memória GPU limitada. Suporta endpoints compatíveis com OpenAI, quantização (GPTQ/AWQ/FP8) e tensor parallelism.

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Pencil CLI（`pencil`コマンド）だけを使って、.penファイル（Pencilで作成されたデザインファイル）の中のNodeのデザインデータ（属性・構造）とスクリーンショット画像を読み取り専用で取得するスキル。Node IDが分かっているケースだけでなく、名前の正規表現（例: 「ヘッダー」「.*Button」）、Nodeタイプ（frame / text / image など）、再利用可能コンポーネント、特定フレーム配下、ドキュメント全体のトップレベルなど、**ID以外の指定方法**にも対応する。ユーザーが「.penのこのNodeの中身を見せて」「特定コンポーネントのデザインデータを取り出して」「Nodeのスクリーンショットだけ欲しい」「ヘッダーの構造を確認したい」「ボタンのスタイルをコピーしたい」「再利用可能コンポーネント一覧を見せて」「ドキュメント全体の構造を覗きたい」「全てのテキストNodeを取得して」のように.pen内の要素の調査・参照・確認・抜き出しを依頼した場合に必ずこのスキルを使う。インタラクティブモード（`pencil interactive`）で `batch_get` の `nodeIds` / `patterns` / `parentId` を使い分けてNode属性をJSONで取得し、`get_screenshot` / `export_nodes` で画像を`.pen`と同階層の`snapshots/`にPNG出力する。編集はしない（`save()`を呼ばない）ため、対象ファイルは絶対に書き換わらない。Pencil MCPには依存せず`pencil`コマンドのみで完結。

Use when Invoice-Downloader work involves mailbox batch tests, truth audit, regression validation, P0/P1/P2 decisions, packaged frontend acceptance, or clean reruns.

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AI image generation with OpenAI GPT Image 2, Azure OpenAI, Google, OpenRouter, DashScope, Z.AI GLM-Image, MiniMax, Jimeng, Seedream, Replicate and Agnes APIs. Supports text-to-image, reference images, aspect ratios, and batch generation from saved prompt files. Sequential by default; use batch parallel generation when the user already has multiple prompts or wants stable multi-image throughput. Use when user asks to generate, create, or draw images.

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跟用户对话讨论选题——**默认一次一个**，用户主动给主题或经历，AI 围绕用户的输入深挖、提炼角度、写一份 draft。不是 AI 拿三个开放问题追用户，也不是一次给 5 个候选。触发词："找选题"/"我想做一条 X"/"最近有个想法"/"seed"/"启动种子"。可选 batch 模式：`/cheat-seed --batch 5` 走旧的 brainstorm 5 候选 + 写 5 draft 流程。

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feature ready と task ready を分離したいとき、依存・tracker parity・resource scope・active lease を満たす conflict-free batch を算出したいときに使う。

Azure AI Document Translation SDK for batch translation of documents with format preservation. Use for translating Word, PDF, Excel, PowerPoint, and other document formats at scale. Triggers: "document translation", "batch translation", "translate documents", "DocumentTranslationClient".

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ImageMagick CLIを使用した画像処理の専門家スキル。フォーマット変換、リサイズ、トリミング、回転、フィルタ適用、アニメーションGIF作成、PDF処理、バッチ処理を支援。Use when processing images via CLI, converting formats, resizing, cropping, applying filters, creating animations, or batch processing images.

globパターンを使用したバッチファイル操作（削除、移動、コピー、一覧表示）。効率的なファイルシステム操作のためのCLIツール。依存関係なし。

基于 glob 通配符模式的批量文件操作（删除、移动、复制、列表）。用于高效文件系统操作的 CLI 工具。零依赖。

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Пакетные операции с файлами (удаление, перемещение, копирование, список) с использованием масок glob. CLI-инструмент для эффективной работы с файловой системой. Без зависимостей.

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Operaciones de archivos en lote (delete, move, copy, list) con patrones glob. Herramienta CLI para operaciones eficientes en el sistema de archivos. Sin dependencias.

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Use whenever several decisions are pending or have accumulated -- whether within a topic, project, document, or over the course of a session: inventory them, present a numbered briefing with options A/B/C/D and a marked recommendation, accept letter answers (including batches), record the results, and write them back into the source documents.

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非対話セッション（claude-code の remote-control / CI など TTY が無く SSH 鍵パスフレーズを入力できない状況）で git fetch / pull を通すスキル。remote が SSH URL で `ssh -o BatchMode=yes` による非対話 SSH 認証が実際に通る（agent の鍵・パスフレーズ無しのディスク鍵・macOS キーチェーン鍵のいずれでも可）なら素の SSH fetch を実行し、非対話 SSH 認証が通らず `git fetch`/`git pull` が `Permission denied (publickey)` で失敗する場合は、取り込みを HTTPS + gh トークン（credential.helper='!gh auth git-credential'）経由へ自動フォールバックして標準入力なしで実行する。「fetch して」「pull して」「リモートの変更を取り込んで」「最新を取ってきて」と頼まれたが SSH 認証が使えない、fetch/pull が publickey で弾かれた、remote-control からリモートの更新を取り込みたい、といった場面で使う。gh-push の取り込み（incoming）版。`/gh-fetch` で明示起動も可。GitHub(gh) 前提。

非対話セッション（claude-code の remote-control / CI など TTY が無く SSH 鍵パスフレーズを入力できない状況）で git push を通すスキル。remote が SSH URL で `ssh -o BatchMode=yes` による非対話 SSH 認証が実際に通る（agent の鍵・パスフレーズ無しのディスク鍵・macOS キーチェーン鍵のいずれでも可）なら素の SSH push を実行し、非対話 SSH 認証が通らず `git push` が `Permission denied (publickey)` で失敗する場合は、push を HTTPS + gh トークン（credential.helper='!gh auth git-credential'）経由へ自動フォールバックして標準入力なしで実行する。「push して」「リモートに反映して」と頼まれたが SSH 認証が使えない、push が publickey で弾かれた、remote-control から push したい、といった場面で使う。`/gh-push` で明示起動も可。GitHub(gh) 前提。

Run an investor-outreach wave end to end: assemble the batch of targets, personalize pitches from real templates, send from the designated account, and log every touch in the CRM. Walks the exact checklist with rate limits and dedup against everyone already contacted. Triggers: "/notpeople-wave", "next outreach batch".

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