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概要と使いどころ
Add Rcpp or RcppArmadillo integration to an R package for high-performance C++ code. Covers setup, writing C++ functions, RcppExports generation, testing compiled code, and debugging. Use when an R function is too slow and profiling confirms a bottleneck, when you need to interface with existing C/C++ libraries, or when implementing algorithms (loops, recursion, linear algebra) that benefit from compiled code.
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Use when evaluating Carbon for a C++ code base, running the carbon toolchain from a nightly or Bazel build, or comparing Carbon with staying on C++. Not for C++ modules: use cpp-modules.
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C++ coding standards based on the C++ Core Guidelines (isocpp.github.io). Use when writing, reviewing, or refactoring C++ code to enforce modern, safe, and idiomatic practices.
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Expert en développement C++ (modern C++20, STL, memory management, game engines, embedded)
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C++ coding standards based on the C++ Core Guidelines (isocpp.github.io). Use when writing, reviewing, or refactoring C++ code to enforce modern, safe, and idiomatic practices.
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当用户提供C++代码（如结构体、类定义）时，根据变量和函数名称的含义，在代码中添加中文注释以解释其功能。
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编写C++通用模板函数，支持std::map和std::unordered_map作为通用容器传入，处理const正确性，支持可选的allocator模板参数，且禁止在函数内部构建临时对象。
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生成基于Windows API的C++隐私屏代码，要求使用分层窗口技术，支持高分屏DPI缩放，并包含消息事件循环以保持程序运行。
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生成使用union实现的C++结构体，支持通过xyz、rgb及数组v[3]三种方式访问同一内存，并遵循特定的typedef命名规范。
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开发运行在Android 11上的C++程序，仿照logcat功能，通过NDK Android Logger API从logd读取日志。
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Write idiomatic C++ code with modern features, RAII, smart pointers, and STL algorithms. Handles templates, move semantics, and performance optimization. Use PROACTIVELY for C++ refactoring, memory safety, or complex C++ patterns.
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PythonアプリをWindows向けに配布するため、Nuitkaでのコンパイル、不要ファイルやDLLの分析、Inno Setupでの軽量なインストーラー作成を支援します。
Use when writing or reviewing asynchronous C++ networking code with Boost.Asio or standalone Asio — TCP/UDP servers and clients, SSL/TLS, timers, strands, io_context, co_spawn, awaitable, async_read/async_write, asio::spawn, yield_context, or pre-C++20 completion-handler callbacks.
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Adapt this C/C++ ASAN vulnerability pipeline to a different vulnerability class, target shape, language, or detection mechanism. Use when the user wants to port, migrate, retarget, customize, or fork the pipeline for something other than C/C++ memory-safety bugs — web apps, smart contracts, deserialization, ML systems, or any other domain.
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Sets up and runs libFuzzer, the coverage-guided fuzzer built into LLVM, on C/C++ code that compiles with Clang. Covers harness structure, -fsanitize=fuzzer builds, corpus and dictionary management, sanitizer integration, and campaign triage. Use when writing or debugging an LLVMFuzzerTestOneInput harness, starting fuzzing on a C/C++ library, choosing between libFuzzer and AFL++, or working out why a libFuzzer run finds nothing.
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Sets up and runs AFL++ for multi-core fuzzing of C/C++ projects built with afl-clang-fast or afl-gcc-fast. Covers instrumentation modes, parallel main and secondary campaigns, persistent mode, corpus minimization, and crash triage. Use when scaling fuzzing across cores, fuzzing a mature C/C++ codebase, reading the afl-fuzz status screen, or moving on after libFuzzer has plateaued.
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Performs comprehensive C/C++ security review for memory corruption, integer overflows, race conditions, and platform-specific vulnerabilities. Use when auditing native C/C++ applications, reviewing daemons or services for memory safety, or hunting integer overflow / use-after-free / race conditions in userspace code.
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Configure Simulink models for Embedded Coder (ERT), Simulink Coder (GRT rapid-prototyping), or AUTOSAR code generation. Use when the user asks to generate embedded C or C++ code, run a full build of a model, produce a code generation report, configure a model for production/ECU deployment or rapid-prototyping code, target ARM or x86 hardware, apply MISRA C/C++ compliance (ERT/AUTOSAR only — Simulink Coder does not ship MISRA profiles), or set up GRT, ERT, AUTOSAR, or shared-library targets. Handles target selection, hardware mapping, model hierarchy propagation, and constraint introspection via the configure_for_codegen function. Do NOT use for GRT shared-library variants (grt_malloc.tlc), DDS, or ROS, or for iterative optimization workflows that measure baseline metrics, apply targeted changes, and re-measure to confirm improvement.
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Generate C/C++ or CUDA code from an AI model (PyTorch, LiteRT) using MATLAB Coder or GPU Coder. Use when the user wants to integrate an AI model into an application with code generation as the end goal — generating MEX, CUDA MEX, static library, dynamic library, or executable — or using the model in Simulink for simulation and code generation. Covers PyTorch ExportedProgram (.pt2) via loadPyTorchExportedProgram and LiteRT (.tflite) via loadLiteRTModel (R2026a+). Keywords: PyTorch, torch, .pt2, ExportedProgram, loadPyTorchExportedProgram, invoke, codegen, MEX, CUDA, GPU, C, C++, deploy, AI model, deep learning model, LiteRT, TFLite, TensorFlow Lite, Simulink, slbuild, PyTorch ExportedProgram block, MATLAB Function block, dlosslib, loadLiteRTModel.
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Generate, verify, refine, and accelerate C/C++ or CUDA code from MATLAB with MATLAB Coder, Embedded Coder, GPU Coder, or MATLAB Test. Also covers writing codegen-ready MATLAB code: language constraints, coder.* directives, and optimization patterns. Triggers on: codegen, MEX, deploy MATLAB as C/C++, GPU Coder, coder.screener, coder.config, coder.gpuConfig, coder.typeof, coder.runTest, matlabtest.coder.TestCase, SIL, embedded config, no dynamic memory, EnableMexProfiling, coder.timeit, coder.perfCompare, %#codegen, writing codegen-ready MATLAB, code generation readiness, coder.varsize, coder.unroll, coder.noImplicitExpansionInFunction, coder.ceval, coder.inline, coder.extrinsic, coder.const, coder.classSignature, class codegen limitations, temporal types codegen, DMA-off, stack-only, host-target InstructionSetExtensions, SIMDAcceleration, OptimizeReductions, host SIMD tuning, host OpenMP, codegen performance.
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Writes, optimizes, and debugs C++ applications using modern C++20/23 features, template metaprogramming, and high-performance systems techniques.
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The ORFhunteR package is a R and C++ library for an automatic determination and annotation of open reading frames (ORF) in a large set of RNA molecules. It efficiently implements the machine learning model based on vectorization of nucleotide sequences and the random forest classification algorithm. The ORFhunteR package consists of a set of functions written in the R language in conjunction with C++. The efficiency of the package was confirmed by the examples of the analysis of RNA molecules fr
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将硬编码的命名空间及警告控制宏重构为参数化宏，支持通过配置文件更改库名前缀，实现头文件跨项目复用。
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使用Boost.Asio库编写C++网络组件（服务端、客户端、拆包类），要求封装为类、运行在独立线程并使用异步IO操作。
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