「pip」の検索結果

Weekly pipeline metrics, forecast, and trend dashboard in structured markdown

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Expert data engineer for ETL/ELT pipelines, streaming, data warehousing. Activate on: data pipeline, ETL, ELT, data warehouse, Spark, Kafka, Airflow, dbt, data modeling, star schema, streaming data, batch processing, data quality. NOT for: API design (use api-architect), ML training (use ML skills), dashboards (use design skills).

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Build production computer vision pipelines for object detection, tracking, and video analysis. Handles drone footage, wildlife monitoring, and real-time detection. Supports YOLO, Detectron2, TensorFlow, PyTorch. Use for archaeological surveys, conservation, security. Activate on "object detection", "video analysis", "YOLO", "tracking", "drone footage". NOT for simple image filters, photo editing, or face recognition APIs.

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ユーザーや状況に合う上位候補を選ぶ推薦・ランキング処理を、候補取得から採点、選択、記録までの6段階で設計し、動くコードのひな形にするスキル。

• 個人向けコンテンツ配信の設計
• 検索やRAGの結果を並べ替えたいとき
• タスクの優先順位付け

機能追加や不具合修正などの開発を、規模に応じて調査・計画・テスト・レビューへ振り分けます。計画承認とコミット確認を組み込む、関連スキル共通の手順です。

• 機能追加と不具合修正の手順を揃えたいとき
• 変更規模に合わせて工程を選びたいとき
• 設計書からMVP開発を進めたいとき

非公開プロジェクトを公開用に複製し、秘密情報や個人情報の除去・検証から、READMEやセットアップ手順、ライセンスの整備まで進めるスキル。

• 非公開プロジェクトを公開したいとき
• 秘密情報や個人情報の残存確認
• 利用者向けの説明と導入手順の整備

コードの動作を保ちながら、重複削除やモジュール分割で構造を整えるスキル。変更前と各段階のテスト、計画の承認、レビュー、コミット前の確認まで進行を管理します。

• 動作を変えずにモジュールを分割したいとき
• 重複コードや不要コードの削除
• 入れ子の削減と名前の整理

既存機能の不具合を失敗するテストで再現し、修正、レビュー、承認後のコミットまで、各工程を担当するECCエージェントに割り振って進めるスキル。

• クラッシュや誤った出力を直したいとき
• 不具合の再発を検知するテスト作成
• 原因が分からない不具合の調査

まだ存在しない機能の追加を、調査・計画からテスト先行の実装、レビュー、コミットまで進めるスキル。工程を担当エージェントに分担し、計画とコミット前に承認を挟みます。

• 未実装の機能を追加したいとき
• テスト先行で新機能を実装
• 認証機能のセキュリティレビュー

Djangoの公開や変更提案の前に、環境・コード品質・データベース変更・テスト・脆弱性・設定を順に検証し、段階別の合否と修正すべき問題をレポートにまとめます。

• Djangoの変更提案前の確認
• マイグレーションを確認したいとき
• テストカバレッジの目標確認

Claude Codeで開発作業を繰り返し進める自律ループの設計を案内します。順次実行から並列作業まで、履歴の引き継ぎや品質確認、停止条件を整理します。

• 順次実行の開発手順を設計したいとき
• 反復実行で進捗を引き継ぎたいとき
• 並列作業と変更の統合を調整したいとき

Microsoft Teamsの会議を要約し、対応事項を抽出します。要約が届かない原因の確認や、保存済み処理の再実行、会議通知の購読管理も支援するスキル。

• 会議の要約と対応事項の抽出
• 会議要約が届かない原因調査
• 失敗した会議処理の再実行

Automates CI/CD pipeline setup. Use when setting up or modifying build and deployment pipelines. Use when you need to automate quality gates, configure test runners in CI, or establish deployment strategies.

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OpenDesign's community-growth campaign across GitHub, Discord, and X: the loops, the content calendar, and the pipeline math. Built as a decision-grade marketing & GTM deck for growth team, community lead.

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For marketing and gtm work: bind launches, campaigns, events, and brand plans to growth and pipeline outcomes. Built around the core query "annual-marketing-plan", with GTM strategy lead judgment, buyer-ready proof, and this outcome: approve launch plan, campaign budget, or GTM motion.

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Stream-JSON chaining for multi-agent pipelines, data transformation, and sequential workflows

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Automate Apipie AI tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Add security scanning to CI/CD with Strix — GitHub Actions, GitLab CI, or any pipeline — so every pull request gets a diff-scoped AI pentest that blocks vulnerable code before it merges, with results as PR comments and SARIF uploaded to code scanning. Covers both the self-hosted open-source CLI (runs in your runner) and the managed app.strix.ai platform (GitHub/GitLab app or API, no runner infra). Use when the user asks to add security scanning, SAST/DAST, pentesting, vulnerability checks, or automated security review to their CI pipeline, pre-merge gate, or PR workflow.

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Hugging Face Transformers for loading Hub models, running pipeline inference, text generation, and Trainer fine-tuning on NLP, vision, audio, and multimodal tasks. Applies when working with AutoModel, pipelines, tokenizers, generation configs, or TrainingArguments within Transformers.

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Supports machine learning in Python with scikit-learn. Applies when working with supervised learning (classification, regression), unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction), model evaluation, hyperparameter tuning, preprocessing, or building ML pipelines. Provides comprehensive reference documentation for algorithms, preprocessing techniques, pipelines, and best practices.

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Builds, runs, and debugs Nextflow DSL2 pipelines and nf-core workflows. Use for Nextflow, nf-core, .nf files, nextflow.config, processes/channels/operators, samplesheets, nf-test, modules/subworkflows, container and executor configuration, HPC/SLURM or cloud deployment, and failed or resumed pipeline runs.

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Analyzes user-requested Screenpipe history windows to detect repeated research workflows, match existing scientific skills, and stage new skill drafts or composition recipes for review. Requires a reachable Screenpipe HTTP API, normally on localhost:3030. Detection and embedding inference run locally; the selected LLM receives redacted app/title cluster summaries and matched skill descriptions. Use only when the user explicitly asks to analyze their recent work and propose skills.

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Complete automated literature discovery pipeline: multi-source search → six-dimension scoring → fine reading → formatted delivery → archival. Combines a configurable engine with daily cron-driven application layer. Works with Feishu, Telegram, or any messaging platform.

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End-to-end Android APK red-team pipeline

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