「dex」の検索結果

Unify 6+ memory systems into AgentDB with HNSW indexing for 150x-12,500x search improvements. Implements ADR-006 (Unified Memory Service) and ADR-009 (Hybrid Memory Backend).

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。

Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.

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。

Find and place the best 0DTE (zero-days-to-expiration) credit spreads from Interactive Brokers. Default execution route is the EMA9/EMA21 + VIX/VXN regime strategy (ema_vix_0dte.py), which auto-selects bull_put or bear_call from a bare EMA cross and skips the trade when the vol index is elevated (VXN ≥ 35 for NDX/QQQ, VIX ≥ 20 otherwise). Optional --rr-gate and --time-gate add red→red and bar-timing confirmation. Supports cash-settled indices (SPX, NDX, RUT, VIX) and any optionable stock/ETF. Manual spread type override is available via zero_dte.py. Requires TWS or IB Gateway running locally.

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。

Provides AWS CloudFormation patterns for DynamoDB tables, GSIs, LSIs, auto-scaling, and streams. Use when creating DynamoDB tables with CloudFormation, configuring primary keys, local/global secondary indexes, capacity modes (on-demand/provisioned), point-in-time recovery, encryption, TTL, and implementing template structure with Parameters, Outputs, Mappings, Conditions, cross-stack references.

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。

Provides patterns to implement persistence layers with Spring Data JPA. Use when creating repositories, configuring entity relationships, writing queries (derived and `@Query`), setting up pagination, database auditing, transactions, UUID primary keys, multiple databases, and database indexing.

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。

Provides Amazon DynamoDB patterns using AWS SDK for Java 2.x. Use when creating, querying, scanning, or performing CRUD operations on DynamoDB tables, working with indexes, batch operations, transactions, or integrating with Spring Boot applications.

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。

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。

When the user needs a technical SEO audit, on-page optimization guidance, or help resolving crawlability, indexation, or performance issues that affect search rankings.

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。

Use when a user wants step-by-step help making an audio-first image-story, AI narration, slideshow, illustrated story, AI 讲书, 图片联播, 有声故事, or 静态图叙事视频 with Codex or WorkBuddy; not for a standalone script, single image, or ordinary video editing.

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。

Databricks documentation reference via llms.txt index. Use when other skills do not cover a topic, looking up unfamiliar Databricks features, or needing authoritative docs on APIs, configurations, or platform capabilities.

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。

Use Databricks built-in AI Functions (ai_classify, ai_extract, ai_summarize, ai_mask, ai_translate, ai_fix_grammar, ai_gen, ai_analyze_sentiment, ai_similarity, ai_parse_document, ai_prep_search, ai_query, ai_forecast) to add AI capabilities directly to SQL and PySpark pipelines without managing model endpoints. Also covers document parsing and building custom RAG pipelines (parse → prep_search → index → query).

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。

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。

像素级 750px 图片转代码与高清切图工作流。当 Codex 需要把当前选中的 UI 图片、截图、App/Web 设计稿、Figma 图片导出稿或设计长图转换为代码，并输出独立透明 PNG 切图资源时使用。适用于严格 1:1 等比例还原、画板宽度精确 750px、高清放大切图、防模糊和背景抠除、必要时用 image2/imagegen 抠透明 PNG、文本可编辑、简单图形原生矢量/代码化，最终代码需要自适应适配，或需要把完成稿导出/导入 Figma 为可编辑图层的任务。

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。

Migrates databases between providers (Postgres, MySQL, Supabase, PlanetScale, MongoDB). Reads source schema, generates migration scripts, handles data type mapping, foreign keys, indexes, triggers, stored procedures. Validates migration with row counts and checksums. Generates migration-plan.md with step-by-step execution guide, rollback procedures, estimated downtime.

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。

Cowork-style cleanup of a messy folder or shared drive -- classifies every file, proposes a target structure, renames to a consistent convention, deduplicates, and writes an index. Use on Downloads, Desktop, client folders, or team shared drives.

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。

SwiftData patterns — autosave, relationships, dangerous predicates, CloudKit constraints, indexing, class inheritance. Use when writing, reviewing, or debugging SwiftData code.

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。

Refreshes README structure favoring concision (an index, not a manual). Use when the README needs a structural update after significant project changes.

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。

Searches and navigates stored knowledge in memory palaces. Use when looking for previously stored information or cross-referencing concepts across palaces.

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。

Guides Researchers through Faiss installation, dense and binary similarity search, index training and composition, persistence and evaluation, and explicitly gated CPU/GPU interoperability 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。

Guides Gensim topic modelling, document indexing, embeddings, similarity retrieval, downloader, and script workflows for Python NLP and IR tasks.

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。

Use FlashRAG for retrieval-augmented generation research workflows: config/data validation, retrieval and index building, generation/refinement components, RAG pipelines/method reproduction, evaluation, and WebUI setup.

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。

Use DocArray for multimodal Pydantic-style documents, typed DocList and DocVec batches, serialization and local storage, FastAPI payloads, and vector retrieval indexes.

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。

Use bm25s for sparse lexical retrieval: tokenize text, build and query BM25 indexes, persist or memory-map them, run the high-level or bm25 CLI workflows, and diagnose optional acceleration and integrations.

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。

Create or update a Codex skill with appropriately scoped instructions and any needed supporting resources.

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。