「eu」の検索結果

Generate pileup data for variant calling using samtools mpileup and pysam. Use when preparing data for variant calling, analyzing per-position read data, or calculating allele frequencies.

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Azure Queue Storage SDK for Python. Use for reliable message queuing, task distribution, and asynchronous processing.

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Segundo cérebro persistente em Markdown — LLM Wiki no padrão Karpathy mantida como bundle Open Knowledge Format v0.2, com fontes imutáveis em raw/ e conceitos citados em wiki/. Use quando o usuário disser "segundo cérebro", "second brain", "adiciona isso ao meu brain", "salva na minha wiki", "ingere esse artigo/PDF/link", "o que minha wiki diz sobre", "o que meu brain sabe sobre", "consulta meu conhecimento", "lint da wiki", ou pedir para acumular conhecimento de fontes de forma durável. NÃO use para notas do Obsidian (pwdev-obsidian), planejamento de features (pwdev-feat) nem PRDs (pwdev-prd).

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Azure Queue Storage SDK for Python. Use for reliable message queuing, task distribution, and asynchronous processing.

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Predicts protein-coding gene structures (exons, introns, UTRs) in eukaryotic genomes with BRAKER3 (RNA-seq + protein evidence), BRAKER1/BRAKER2, GALBA (protein-only), Funannotate (fungi), GeMoMa (homology projection), or Helixer/Tiberius (deep-learning ab initio). Covers the evidence-first tool decision, mandatory soft-masking, the training-set-quality-dominates principle, OrthoDB clade-partition selection, the one-isoform-per-locus and missing-UTR traps, merge/split errors, and reference bias against orphan genes. Use when annotating a newly assembled eukaryotic genome, choosing a gene-prediction pipeline based on available evidence, or diagnosing a poor annotation.

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Assigns isolate identity at the right resolution for the question -- ANI / Mash species triage, 7-locus MLST historical comparability, cgMLST / wgMLST outbreak resolution (chewBBACA, BIGSdb, Ridom SeqSphere, EnteroBase HierCC), in-silico serotyping (SISTR, SeqSero2 for Salmonella; SerotypeFinder for E. coli; Kaptive K/O for Klebsiella; SeroBA for pneumococcus; spa + SCCmec for S. aureus), and lineage callers (TB-Profiler / Mykrobe Coll-Napier barcode for MTBC, Pangolin + Nextclade for SARS-CoV-2, PopPUNK GPSC for S. pneumoniae). Use when typing bacterial isolates for surveillance or outbreak investigation, choosing between cgMLST allele distance and core-SNP distance for cluster definition, harmonising calls across schemas / database versions (chewBBACA vs Ridom vs EnteroBase), assigning MTBC lineage with the Napier 2020 90-SNP barcode, calling Salmonella serovar via SISTR with monophasic Typhimurium awareness, running Pangolin UShER mode with explicit pangolin-data version pinning, or selecting a typing resolution to match the surveillance question.

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Generate pileup data for variant calling using samtools mpileup and pysam. Use when preparing data for variant calling, analyzing per-position read data, or calculating allele frequencies.

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The agent.review_queue register for work Arman must see or test in the UI. Use at the end of any task that produced something reviewable, at the start of a task to check prior feedback, and when reviewing, claiming, routing, or repairing a queue row.

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Connect to a running NeuroSkill instance and incorporate the user's real-time cognitive and emotional state (focus, relaxation, mood, cognitive load, drowsiness, heart rate, HRV, sleep staging, and 40+ derived EXG scores) into responses. Requires a BCI wearable (Muse 2/S or OpenBCI) and the NeuroSkill desktop app running locally.

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Extract reusable components, product patterns, and design tokens into a clearer design system with shared APIs, documented defaults, and better reuse. Use when the user wants to refactor repeated UI, consolidate buttons/cards/forms/sections, build a component library, or turn one-off values into reusable tokens.

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Perform static and symbolic analysis of Solidity smart contracts using Slither and Mythril to detect reentrancy, integer overflow, access control, and other vulnerability classes before deployment to Ethereum mainnet.

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Implements background job processing with BullMQ/Redis including job queues, workers, scheduling, retries, and monitoring. Use when users request "background jobs", "queue processing", "async tasks", "BullMQ", or "job scheduler".

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Access Web3 and crypto intelligence via Heurist Mesh MCP. Use when the user asks about cryptocurrency analytics, token information, trending tokens, wallet analysis, Twitter/X crypto intelligence, funding rates, market summaries, or any Web3-related queries. Heurist Mesh provides 30+ specialized AI agents for crypto use cases through the mcporter CLI.

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Message queues, pub/sub, event sourcing with Kafka, RabbitMQ, Redis Streams. Activate on: event-driven, message queue, pub/sub, Kafka, RabbitMQ, event bus, async messaging, dead letter queue. NOT for: CQRS projections (use cqrs-event-sourcing-architect), real-time WebSocket (use websocket-realtime-expert), observability (use observability-apm-expert).

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Expert in background job processing with Bull/BullMQ (Redis), Celery, and cloud queues. Implements retries, scheduling, priority queues, and worker management. Use for async task processing, email campaigns, report generation, batch operations. Activate on "background job", "async task", "queue", "worker", "BullMQ", "Celery". NOT for real-time WebSocket communication, synchronous API calls, or simple setTimeout operations.

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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

ローカルネットワーク上のSonosスピーカーを探し、再生・停止・音量を操作します。複数台のグループ化や、お気に入り・再生キューの管理にも対応します。

• 部屋ごとの再生や音量を変えたいとき
• 複数のスピーカーをグループ化したいとき
• お気に入りや再生キューを操作したいとき

SwiftUIの画面づくりで、状態管理、部品の分割、画面遷移、描画性能を整えるスキル。iOS・macOS向けの実装やレビューを具体例で支えます。

• SwiftUIの状態管理を選びたいとき
• NavigationStackの遷移設計
• 一覧の描画性能を改善したいとき

参考動画の色調とカットの長さを測定し、再利用できるスタイル素材にまとめるスキル。色変換用のLUT、静止画、重ね合わせ素材、生成モデル向けの仕様を作ります。

• 参考動画の色調を素材化したいとき
• 似たテンポのためにカット間隔を測る
• ジャンル別のスタイル素材集づくり

参考素材の見た目やカットのリズムを再利用できる設定に整理し、手元の映像の編集計画、画像・動画・3D素材の生成計画、編集可能なタイムラインをオフラインで作るスキル。

• 映像の好みを聞き取り設定にまとめたいとき
• スタイルパックの検証と出所確認
• 参考映像のリズムで編集を計画

Pythonのテストをpytestで設計・作成し、共通の準備処理や外部サービスの代役、複数入力の検証、テストで確認したコードの範囲の測定まで扱うスキル。

• Pythonの機能をテストから作りたいとき
• テストの準備処理を共通化したいとき
• 外部APIをモックで検証したいとき

AIアシスタントから外部の機能やデータを使うためのMCPサーバーを構築・保守します。Node/TypeScriptでの機能登録、入力検証、通信方式の選択を扱います。

• AI向けのMCPサーバーを作りたいとき
• 操作・データ・指示テンプレートの追加
• ローカルとリモートの接続方式の選択