「rag」の検索結果

Azure Queue Storage JavaScript/TypeScript SDK (@azure/storage-queue) for message queue operations. Use for sending, receiving, peeking, and deleting messages in queues.

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Sanguo RAG unresolved mention resolution loop. Use for: 三國 RAG, unresolved mentions, alias review, observed mentions, MCQ triage, manual roster seeds, false-positive exclusion, running run_resolution_loop.py, applying unresolved-triage answers, delegating 三國名詞查證 to a web-capable agent, or Pilot ETL chunk experiments with LangChain text splitters / LangGraph / LangFlow around 張飛長坂橋等小樣本流程。

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Azure Blob Storage JavaScript/TypeScript SDK (@azure/storage-blob) for blob operations. Use for uploading, downloading, listing, and managing blobs and containers.

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Azure Queue Storage JavaScript/TypeScript SDK (@azure/storage-queue) for message queue operations. Use for sending, receiving, peeking, and deleting messages in queues.

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Build blob storage applications using the Azure Storage Blob SDK for Java.

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Generates, normalizes, and converts bedGraph signal tracks (4-column chrom/start/end/value, 0-based half-open) with bedtools genomecov, deepTools bamCoverage/bamCompare/bigwigCompare, bedtools unionbedg, and UCSC bedGraphToBigWig. Covers why a raw coverage bedGraph is not comparable across samples until normalized, the CPM/RPKM/BPM/RPGC normalization menu and the conserved-total assumption that makes them wrong under a global perturbation, the strict sorted-non-overlapping-chrom.sizes bedGraphToBigWig contract that silently corrupts a bigWig, effective-genome-size selection, and bin-size aliasing. Use when building or normalizing a coverage/signal track from a BAM, comparing tracks across samples or conditions, converting bedGraph to a browser-ready bigWig, or diagnosing a track that looks plausible but reports wrong heights.

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Reads, queries, and writes bigWig indexed binary signal tracks (coverage, fold-change, conservation, methylation-rate) with pyBigWig (Python) and the UCSC Kent tools (bedGraphToBigWig, bigWigToBedGraph, bigWigInfo, bigWigSummary, bigWigAverageOverBed) and deepTools (multiBigwigSummary, computeMatrix, bigwigCompare). Covers the central trap that a wide query returns a precomputed zoom-level summary (by default the mean, which annihilates narrow peaks) not per-base data, when exact=True/values() is mandatory, the NaN-not-zero gap-handling fork, choosing mean vs max vs sum vs coverage by biological question, and the sorted-bedGraph plus chrom.sizes build requirement. Use when extracting signal at regions, computing mean signal per gene/peak, building a browser track from bedGraph, comparing tracks, or building TSS/gene-body metaprofiles.

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Turns Hi-C/Micro-C FASTQ into a deduplicated, filtered .pairs file with pairtools and decides whether the library worked. Covers the bwa mem -SP5M / bwa-mem2 / chromap --preset hic alignment idiom (mates mapped as independent single-end reads), pairtools parse vs parse2 and the walks-policy choice (5unique pairwise vs all for Pore-C/Micro-C concatemers), pair-type classification (keep UU and rescued UC), dedup (PCR vs optical/by-tile), select by pair_type/MAPQ/distance, restriction-fragment handling (restrict, Arima dual-enzyme, Micro-C/DNase fragment-free), and allele-specific phasing (pairtools phase to two coolers). The library-QC decision uses % long-range cis as the one-number quality metric, trans as the noise floor, orientation balance as fragment-map-free dangling-end/self-circle QC, and % duplicates as a complexity proxy. Use when processing Hi-C/Micro-C/Omni-C reads into pairs, judging library quality, handling multi-enzyme or restriction-agnostic protocols, or generating allele-specific contacts.

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Calls significant loops from protein-directed and targeted 3C assays (HiChIP, PLAC-seq, Capture Hi-C/PCHi-C, ChIA-PET) where the contact background is peak-anchored and coverage-biased, so generic Hi-C loop callers (cooltools dots, Juicer HiCCUPS) use the wrong null. Covers FitHiChIP (config-driven coverage+distance-decay spline regression, peak-to-peak vs peak-to-all foreground, loose vs stringent background, coverage vs ICE bias), MAPS (positive Poisson regression on bias factors for PLAC-seq/HiChIP), hichipper (restriction-site-distance bias model + library QC), CHiCAGO (Delaporte two-component Brownian+technical background for asymmetric bait x other-end Capture Hi-C), the with/without separate-ChIP anchor decision, and differential loops via diffloop. Use when calling loops from HiChIP/PLAC-seq/Capture Hi-C, choosing FitHiChIP/MAPS/CHiCAGO, picking peak-to-all vs peak-to-peak, setting the loop FDR, supplying ChIP peaks as anchors, QCing a HiChIP library, or comparing loops between conditions.

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Build genome-browser-style multi-track figures with pyGenomeTracks (config-driven), Gviz (R), and IGV batch screenshotting. Covers BigWig coverage tracks, BED/peak overlays, gene-model rendering, Hi-C matrix tracks, BedPE link arcs, spike-in-aware normalization, and the bamCoverage --normalizeUsing trap. Use when producing publication figures of genomic loci with stacked aligned tracks (coverage, peaks, genes, interactions) for ChIP-seq, ATAC-seq, RNA-seq, Hi-C, or generic locus visualization.

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Azure Queue Storage JavaScript/TypeScript SDK (@azure/storage-queue) for message queue operations. Use for sending, receiving, peeking, and deleting messages in queues.

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Build blob storage applications using the Azure Storage Blob SDK for Java.

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Azure Blob Storage JavaScript/TypeScript SDK (@azure/storage-blob) for blob operations. Use for uploading, downloading, listing, and managing blobs and containers.

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This skill should be used when the user asks to "improve test coverage", "add unit tests", "TDD", "test this module", "write tests for", "increase coverage", "/ut command", or discusses unit testing strategies. Covers the unit test loop workflow, React Testing Library best practices, query priorities, and coverage improvement strategies.

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KRACK (CVE-2017-13077..082) and FragAttacks (CVE-2020-24586..588 + 26139-26147) — key reinstallation, fragmentation, and aggregation attacks against WPA2 supplicants. Covers Vanhoef's test scripts, viability against modern patched stacks (mostly mitigated post-2021), residual unpatched embedded devices and IoT vendors, and the practical limitations of these attacks in modern engagements. Use when assessing legacy supplicants, embedded clients, or vendors with poor patch cadence.

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Azure Blob Storage SDK for Python. Use for uploading, downloading, listing blobs, managing containers, and blob lifecycle. Triggers: "blob storage", "BlobServiceClient", "ContainerClient", "BlobClient", "upload blob", "download blob".

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新規・既存テストが守る動作と不具合を確かめ、重複や実装への依存を見直すスキル。削除の根拠を整理し、必要な検証を残してテスト用コードも整理します。

• 新規テストの必要性を確かめたいとき
• 重複や実装依存のテストの点検
• テスト専用の公開コードの見直し

技術文書やエージェント向け指示ファイルを作成・レビューするスキル。READMEや貢献手順も調べ、説明の分かりやすさ、運用上の整合性、多言語版の差分を確認します。

• 技術文書を作成・更新したいとき
• READMEや文書の変更レビュー
• エージェント指示と貢献手順の整備

Feishuの共有フォルダー内のファイルを一覧表示・移動・削除し、サブフォルダー作成や文書コメントの確認・追加・返信を行うスキル。保存先の整理とコメント対応に使えます。

• 共有フォルダーのファイル整理
• 共有フォルダー内のサブフォルダー作成
• 文書のコメントと返信を確認したいとき

Feishuのクラウド文書を読み取り、段落の修正や追記、表の編集、新規作成を支援します。文書内の構造を確認し、画像やファイルのアップロードも扱います。

• 共有されたFeishu文書を読みたいとき
• 段落の修正や指定位置への挿入
• 新規文書の作成と本文入力

繰り返すLLMへのAPIリクエストで、共通の指示や資料を再利用しやすく並べるスキル。キャッシュ利用量と費用、応答時間を確認し、構成の見直しを支援します。

• 繰り返すAPIの共通指示を並べ替え
• キャッシュの読み書きと保存費用を試算
• キャッシュ利用率と応答時間を測定

機能追加やコード整理の後に、ビルド・型・lint・テスト・秘密情報の検索・差分を6段階で確認するスキル。合否と修正事項をまとめ、PRを作成できる状態か報告します。

• 機能追加後のコードを検証したいとき
• リファクタリング後の不具合確認
• PR作成前の準備状況確認

失敗するテストを先に実行し、最小限の実装で成功させてからコードを整理する開発手順を支援。網羅率80％以上の確認と検証結果の記録まで扱うスキル。

• テストから新機能を実装したいとき
• 不具合を再現してから直したいとき
• テストを保ちながらコードを整理

Javaのtinystructで、端末とWebの両方から使える処理を実装するスキル。起動スクリプトの生成からAPI、データ保存、テストまで開発手順を案内します。

• 端末とWebで使える処理の実装
• 不足する起動スクリプトの生成
• JSON APIとデータ保存の実装