「sequence」の検索結果

When the user wants to optimize post-signup onboarding, user activation, first-run experience, or time-to-value. Also use when the user mentions "onboarding flow," "activation rate," "user activation," "first-run experience," "empty states," "onboarding checklist," "aha moment," "new user experience," "users aren't activating," "nobody completes setup," "low activation rate," "users sign up but don't use the product," "time to value," or "first session experience." Use this whenever users are signing up but not sticking around. For signup/registration optimization, see signup-flow-cro. For ongoing email sequences, see email-sequence.

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Identify section boundaries and content sequences within a scraped webpage for AEM Edge Delivery Services import. Performs two-level analysis (sections, then sequences per section) and surveys available blocks.

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Build sequence logos from aligned DNA, RNA, or protein motifs using ggseqlogo (R), Logomaker (Python), or WebLogo with explicit bits vs probability encoding, background-frequency correction, custom alphabets, and multi-logo stacking. Use when visualizing motif PWMs (TF binding, splice sites, CRISPR spacers), aligned-position composition, or comparing two motif sets.

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Detect distant homologs using profile and structure-aware methods that go beyond standard BLAST. Use when sequence identity falls into the twilight zone (<35% pairwise), when BLAST fails to find homologs that should exist, when working at metagenomic scale (DIAMOND, MMseqs2), or when structure beats sequence (Foldseek). Covers PSI-BLAST (iterative PSSM), jackhmmer (iterative HMM), HHblits/HHsearch (profile-profile), DIAMOND, MMseqs2, and Foldseek (3Di structural alphabet, van Kempen 2024).

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Align protein structures using Foldseek 3Di, TM-align, US-align, DALI, or Foldmason for structural MSA. Predict, score, and superpose backbone coordinates when sequence identity is below the twilight zone or remote-homology detection is required. Use when sequence MSA fails (<25% identity), when the dark proteome is the target, when AlphaFoldDB / ESM Atlas search is needed, or when structural superposition is the goal.

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Generate consensus sequences and manage reference files using samtools. Use when creating consensus from alignments, indexing references, or creating sequence dictionaries.

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Calculate alignment statistics including sequence identity, conservation scores, substitution matrices, and similarity metrics. Use when comparing alignment quality, measuring sequence divergence, and analyzing evolutionary patterns.

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Create technical diagrams using Mermaid syntax for architecture, sequences, ERDs, flowcharts, and state machines. Use for visualizing system design, data flows, and processes. Triggers: diagram, mermaid, architecture diagram, sequence diagram, flowchart, ERD, entity relationship, state diagram, C4 model, component diagram, visualize, draw.

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Identify section boundaries and content sequences within a scraped webpage for AEM Edge Delivery Services import. Performs two-level analysis (sections, then sequences per section) and surveys available blocks.

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Creates Mermaid diagrams for flowcharts, sequence diagrams, ERDs, and architecture visualizations in markdown. Use when users request "Mermaid diagram", "flowchart", "sequence diagram", "ERD diagram", or "architecture diagram".

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Routes qualified leads to the right team member or sequence based on score, segment, and source. Applies configurable routing rules to assign leads to founder direct, SDR sequences, or nurture campaigns.

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概念や業務の流れ、ソフトウェア構成を図にまとめます。ブラウザで開けるSVG入りHTMLか、編集できるExcalidraw形式で保存するスキルです。

• 教材で概念を図解したいとき
• 業務の流れをフローチャートにしたいとき
• ソフトウェアやクラウドの構成図作成

製品や新機能の発売に向け、顧客・競合調査から訴求方針、LP、メール、SNS、広告、短尺動画の原稿と投稿予定を組み立てるスキル。媒体間の表現や主張も点検します。

• 製品や新機能の発売企画
• 製品概要から各媒体の原稿を作るとき
• 複数媒体の訴求をそろえたいとき

正解が一つに定まらない判断を、長期的な影響、前提への疑問、実行の現実性、失敗リスクの四つの視点で検討し、反対意見も見える形で推奨案をまとめるスキル。

• 今すぐ公開するか改善を待つか決めたいとき
• 段階的展開と一斉展開を比較したいとき
• 範囲の縮小と長期的な狙いを検討したいとき

複数の視点でまとめた重要な意思決定の草案に、Codexによる外部批評を一度追加します。結論の弱点や見落とし、反対意見の扱いを確認するスキルです。

• 判断が難しい重要な草案の検討
• 草案にない失敗の可能性の確認
• 強い反対意見の見落としの確認

技術や設計を選んだ理由を、背景・比較案・影響とともにMarkdownへ記録するスキル。連番と索引で整理し、既存の記録から過去の判断理由も確認します。

• フレームワークやDBの選定理由の記録
• 設計の比較案と利点・欠点の整理
• 過去の技術判断の理由を調べたいとき

記事やメモ、動画などをもとに、書き手の語り口を保ちながら、XやLinkedInの投稿、動画台本、ニュースレターを媒体に合う形で作るスキル。

• 一つの記事を複数媒体に展開したいとき
• 製品公開に向けた投稿の準備
• 短編動画やYouTubeの台本作成

ボタンやフォームの操作後に状態がどう変わるかを順に追い、共有状態の意図しないリセットや非同期処理の競合で画面が期待どおりに動かない原因を調べるスキル。

• 反応しないボタンの原因調査
• 大規模改修後の共有状態の点検
• 公開前の重要な操作の監査

企業買収が一株当たり利益に与える影響をExcelで試算するスキル。買収価格、資金調達、相乗効果の前提を整理し、条件別の比較表と説明用の要約を作成します。

• 買収による一株当たり利益の試算
• 現金・株式の支払い条件の比較
• 買収価格と相乗効果の条件別比較

文章やMermaidから、システム構成や業務の流れを操作できるHTML図に変換します。検索や関係の追跡、画像・動画への書き出しに対応し、9項目の検証結果も添えます。

• 操作できるシステム構成図の共有
• 業務手順やデータの流れの可視化
• MermaidをHTML図にしたいとき

動画や画像を色付きの文字アートに変換し、音楽に反応するアニメーションも制作します。歌詞やテキストを重ね、MP4やGIF、連番画像として書き出せます。

• 動画を色付き文字アートにしたいとき
• 音楽に反応する映像を作りたいとき
• 歌詞付きの動画を作りたいとき

A digital-transformation roadmap for a legacy insurer — the diagnosis, the sequenced bets, and the operating rhythm to land them. Built as a decision-grade consulting deck for client executives.

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Create validated architecture, workflow, sequence, data-flow, lifecycle/state, entity-relationship, class/interface, tree, timeline, and execution waterfall diagrams as explorable standalone HTML with inline SVG, dark/light themes, optional motion, and image/SVG/WebM export. Accept plain-language requirements or Mermaid; inspect repository evidence for code-backed diagrams. Use when visualizing infrastructure, cloud/security networks, API calls, data pipelines, ETL/ELT, state machines, database schemas, class contracts, module hierarchies, incident/release histories, or request and agent-run timings. Also use for everyday subjects with steps, parts, relationships, or states: leave and travel plans, applications and approvals, renting conversations, money or document flows, and order progress. Not for numeric charts or dashboards.

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Trigger when: (1) User wants to create an educational/explainer video, (2) User has a vague concept they want visualized, (3) User mentions "3b1b style" or "explain like 3Blue1Brown", (4) User wants to plan a Manim video or animation sequence, (5) User asks to "compose" or "plan" a math/science visualization. Transforms vague video ideas into detailed scene-by-scene plans (scenes.md). Conducts research, asks clarifying questions about audience/scope/focus, and outputs comprehensive scene specifications ready for implementation with ManimCE or ManimGL. Use this BEFORE writing any Manim code. This skill plans the video; use manimce-best-practices or manimgl-best-practices for implementation.

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