本文へ移動
cccskills

「prediction」の検索結果

501 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

Continuous self-reflection routine combining Schön (reflection-in-action / reflection-on-action) and Mezirow (content / process / premise) levels, anchored on KAMI values (val-002 глубина, val-007 честность перед собой, принцип 1 правда, принцип 2 нулевая толерантность к бреду). Triggers FIRE DURING THE TURN, not at end. Use when: (1) about to make a 2nd+ patch attempt at the same problem, (2) user pushes back with "стоп / нет / опять / так, ещё раз / не то / пиздёж", (3) noticing self drifting into "I think that..." without evidence, (4) about to report "готово", (5) copying a pattern from one place to another, (6) task took >2× expected time. Embeds scientific method (explicit hypotheses + falsifiability + prediction-first + alternatives) as substrate for premise-level reflection, not as ceremony.

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。

Disentinel/grafema362026年8月24日 更新

opentsc

無料

OpenTSC v2.1: Soul/Shell architecture for interpersonal intelligence. Local, offline-first, with event graphs, judgment engine (K7), self-creation (K8), three-layer attributes, calibrated predictions, 11 VSM professions, and a pluggable zvec memory index (semantic search, identity resolution, jieba segmentation, emotion scoring incl. batched+cached LLM) that runs with zero extra deps. Transforms implicit social judgment into explicit, queryable, auditable, evolving intelligence.

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。

opentsc/opentsc332026年6月25日 更新

Run pre-submission validation. Handles 5 formats — Kaggle CSV / Kaggle Code Competition / prediction-file zip / Docker container / Simulation agent. Delegates to the submission-validator agent for mechanical checks. Use right before any submission.

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。

sugupoko/xxxx_kaggle_starterRepository302026年6月20日 更新

Build AI inventory prediction. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-inventory-predictor related 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。

lionelsimai/claude-skills-collection292026年2月8日 更新

Build AI churn prediction systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-churn-predictor related 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。

lionelsimai/claude-skills-collection292026年2月8日 更新

dflow

無料

Build Solana trading applications combining DFlow trading APIs with Helius infrastructure. Covers spot swaps (imperative and declarative), prediction markets, real-time market streaming, Proof KYC, the DFlow Agent CLI for autonomous trading, transaction submission via Sender, fee optimization, shred-level streaming via LaserStream, and wallet intelligence.

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。

helius-labs/core-ai292026年10月10日 更新

命理圆桌会——多流派命理师(盲派、子平格局派、调候派、民国新派)对同一八字命盘进行圆桌论命:多视角总评、交叉质疑、可证伪断语、逐轮记分复盘。用户提到八字、四柱、命盘分析、批命、论流年大运、盲派/格局/调候论命、"多个命理师讨论"、验证式论命时使用本 skill;即使用户只是贴出一张八字排盘求分析,也应启用(可用轻量模式)。Multi-school Chinese BaZi (Four Pillars) roundtable reading: several fortune-tellers from rival schools analyze the same natal chart, cross-examine each other, issue falsifiable predictions, and keep score. Use whenever the user asks about BaZi, Four Pillars, Chinese astrology chart reading, or destiny analysis.

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。

yanouyuan-bit/bazi-roundtable262026年7月18日 更新

"Model viral spread dynamics using SIR/SIS/SEIR compartmental models. Use this skill when the user needs to predict content spread patterns, estimate viral thresholds, or model information cascades in social networks — even if they say 'will this go viral', 'epidemic model for content', or 'spread prediction'.".

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。

charlieviettq/awesome-agent-skill262026年7月20日 更新

"Combine multiple forecasting models into ensemble predictions for improved accuracy. Use this skill when the user needs to improve forecast reliability, combine ARIMA/Prophet/ETS outputs, or build a robust forecasting pipeline — even if they say 'combine forecasts', 'model averaging', or 'which forecast should I trust'.".

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。

charlieviettq/awesome-agent-skill262026年7月20日 更新

"Implement session-based recommendation from short-term user behavior sequences without long-term profiles. Use this skill when the user needs to recommend in anonymous sessions, predict next click from browsing sequence, or build recommendations for non-logged-in users — even if they say 'what should they click next', 'anonymous user recommendations', or 'browsing sequence prediction'.".

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。

charlieviettq/awesome-agent-skill262026年7月20日 更新

"Build CTR prediction models for estimating ad click-through rates from features. Use this skill when the user needs to predict click probability, build an ad ranking model, or evaluate ad creative performance — even if they say 'predict click rate', 'ad relevance scoring', or 'which ad will get more clicks'.".

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。

charlieviettq/awesome-agent-skill262026年7月20日 更新

"Calculate Altman Z-Score to predict corporate bankruptcy probability from financial ratios. Use this skill when the user needs to assess a company's financial distress risk, screen for bankruptcy-prone firms, or evaluate credit worthiness — even if they say 'bankruptcy prediction', 'financial distress score', or 'Z-score analysis'.".

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。

charlieviettq/awesome-agent-skill262026年7月20日 更新

"Apply exponential smoothing methods for time series forecasting with weighted moving averages. Use this skill when the user needs simple, robust forecasts, implement Holt-Winters for seasonal data, or build lightweight forecasting without complex models — even if they say 'simple forecast', 'moving average prediction', or 'smoothing method'.".

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。

charlieviettq/awesome-agent-skill262026年7月20日 更新

Detect and exploit Insecure Direct Object Reference (IDOR) vulnerabilities in web applications and APIs. Use this skill when testing for unauthorized access to resources by manipulating object identifiers like user IDs, order numbers, file references, or API endpoints. Covers parameter tampering, UUID prediction, hash manipulation, and chained IDOR attacks for maximum impact in bug bounty programs.

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。

ShulkwiSEC/bb-huge242026年7月11日 更新

Bypass authentication via forced browsing to protected URLs, parameter tampering (authenticated=yes, debug=true, fromtrustIP=true), session ID prediction from linear/incremental cookies, SQL injection on login forms, PHP unserialize() boolean type juggling (b:1 payload), and credential transport over HTTP. Detectable with Burp Suite, OWASP ZAP, WebGoat.

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。

ShulkwiSEC/bb-huge242026年7月11日 更新

status

無料

Read every application.yaml in the workspace and report the state of the search — the ranked queue, what is waiting on you, what has gone quiet, and the regression of the pipeline's own predictions against actual outcomes. Writes the calibration findings back into job_search.md and preferences.yaml.

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。

VonTerraProject501c3/slushpile242026年8月17日 更新

Replicate SDK patterns for TypeScript/Node.js -- client setup, predictions, streaming, webhooks, file handling, model versioning, deployments, and training

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。

agents-inc/skills242026年9月8日 更新

Complete methodology for computing publication-quality cumulative abnormal returns with proper event-study test statistics, matching the robustness of Kaspereit's eventstudy2 for Stata. Covers dateline construction, event-date mapping, estimation and event windows, thin-trading adjustment, OLS with Theil prediction error correction, abnormal return computation, CAR/CAAR/AAR accumulation, boundary contamination guards, and common tests such as Patell, BMP, Kolari-Pynnonen, generalized sign, Wilcoxon, and GRANK-T. Use when the user mentions abnormal returns, event windows, market-model regressions, CARs, CAAR, AAR, eventstudy2, thin trading, trade-to-trade returns, or event-study test statistics.

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。

kennethkhoocy/applied-micro-skills222026年9月5日 更新

Query the Ensembl REST API for regulatory feature annotations, variant effect prediction (VEP), coordinate liftover, gene lookups, and cross-references. Use when the user needs to annotate variants with VEP (consequence, CADD, REVEL, SpliceAI), check Ensembl Regulatory Build overlap for ENCODE regions, convert coordinates between GRCh37 and GRCh38, resolve gene IDs (Ensembl ↔ symbol ↔ RefSeq), look up gene phenotype associations, or cross-reference ENCODE targets with Ensembl annotations. Also use when the user mentions Ensembl, VEP, variant effect predictor, liftover, assembly conversion, regulatory build, gene lookup, or cross-references between databases.

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。

ammawla/encode-toolkit212026年9月27日 更新

Guide for using JASPAR transcription factor binding profiles with ENCODE ChIP-seq data. Use when users need to find TF binding motifs in ENCODE peaks, validate ChIP-seq targets with known motifs, or scan regulatory regions for TF binding potential. Trigger on: JASPAR, motif database, binding profile, PWM, position weight matrix, TF motif, motif enrichment, motif scanning, binding site prediction.

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。

ammawla/encode-toolkit212026年9月27日 更新

Screening for drug-drug interactions — mechanistic prediction, database checks, and clinical risk assessment.

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。

aicodedecode/awesome-muse-skills202026年10月10日 更新

Run the data science workflow end to end — framing, exploration, feature engineering, modeling, validation, and communicating results. Use when turning raw data into decisions or predictions.

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。

aicodedecode/awesome-muse-skills202026年10月10日 更新

Clinical prediction models and risk scores — development, validation, calibration, and bedside use.

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。

aicodedecode/awesome-muse-skills202026年10月10日 更新

Full nonprofit operational health analysis: validate impact measurement methodology and theory of change, optimize fundraising channels and campaign ROI, audit grant management for compliance and proposal quality, and assess donor retention with churn prediction and stewardship 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。

tinh2/skills-hub-registry202026年9月5日 更新