「sde」の検索結果

Run a multi-agent review of code comments and markdown documentation for unnecessary content, then fix the issues. Covers comments that misdescribe the code, what-restating comments, name-mirroring doc comments, status-update prose, and other documentation noise. Use when the user asks to "simplify docs", "simplify documentation", "clean up comments", "clean up docs", "review documentation", "strip unnecessary comments", "fix stale comments", "reduce doc noise", or "run simplify-docs".

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Comprehensive best practices, design patterns, and common pitfalls for ROS2 (Robot Operating System 2) development. Use this skill when building ROS2 nodes, packages, launch files, components, or debugging ROS2 systems. Trigger whenever the user mentions ROS2, colcon, rclpy, rclcpp, DDS, QoS, lifecycle nodes, managed nodes, ROS2 launch, ROS2 parameters, ROS2 actions, nav2, MoveIt2, micro-ROS, or any ROS2-era robotics middleware. Also trigger for ROS2 workspace setup, DDS tuning, intra-process communication, ROS2 security, or deploying ROS2 in production. Also trigger for colcon build issues, ament_cmake, ament_python, CMakeLists.txt for ROS2, package.xml dependencies, rosdep, workspace overlays, custom message generation, or ROS2 build troubleshooting. Covers Humble, Iron, Jazzy, and Rolling distributions.

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Use DPM-Solver and DPM-Solver++ single-file samplers for diffusion ODE sampling, PyTorch/JAX integration, ScoreSDE/DDPM examples, and Stable Diffusion acceleration.

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Think and work like an expert Medical Physicist. Use when a task calls for Medical Physicist judgment. Reasons from CTDIvol/SSDE, HU accuracy, ACR/MQSA QA, TG-126 PET/CT, TG-18/TG-270 displays, and NCRP 147 shielding across CT, MRI, mammography, NM/PET, and therapy QA while treating phantom-mismatch dose claims, SUV normalization drift, display washout, and post-upgrade MEE gaps as first-class failure modes.

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Generate alignment statistics using samtools flagstat, stats, depth, coverage, and mosdepth. Use when assessing alignment quality, calculating coverage, or generating QC reports.

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Applies ACMG/AMP 2015 framework with ClinGen SVI specifications, Tavtigian 2018/2020 Bayesian point system, Abou Tayoun 2018 PVS1 decision tree, Pejaver 2022 calibrated PP3/BP4 thresholds for REVEL/BayesDel/AlphaMissense, Brnich 2020 PS3/BS3 OddsPath, Walker 2023 SpliceAI splicing framework, and AMP/ASCO/CAP 2017 tumor tiers. Use when classifying germline variants P / LP / VUS / LB / B, applying VCEP-specific CSpec rules, computing Whiffin BS1, or assigning cancer Tier I-IV per Li 2017.

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AIGC 创作工作流 (AIGC 创作工作流 / AIGC Creative Workflow — 以「生成式 AI 视觉创作（图像 + 视频）的工程化创作流水线」为对象的认知操作系统：从「需求/概念（要做什么画面/镜头/风格）→ 模型与工具选型（Midjourney / Stable Diffusion·SDXL·Flux / ComfyUI / 可灵 Kling / 即梦 Jimeng / Runway / Vidu / Sora）→ Prompt 与参数设计（提示词工程、风格描述、负向、种子、CFG/步数/采样器、参考图）→ 可控生成（ControlNet / LoRA / IPAdapter / inpainting / 图生图 / 局部重绘 / 区域控制）→ 批量出图与筛选 → 精修与合成（放大/超分、修手修脸、PS/AE 后期、抠图合成）→ 图生视频/文生视频（首尾帧、运镜、时长、一致性、对口型）→ 商业交付与迭代复现（参数留存、工作流文件复用、版权与可商用判断）」的完整创作-工程-交付决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **可控性/工程化复现（ControlNet/LoRA/ComfyUI 节点工作流/固定种子与参数/可复现可迭代）⇄ 随机性/抽卡玄学（出图随机、prompt 玄学、抽卡刷图、靠运气）**；**审美/创意/艺术指导主导（人的审美判断、概念设计、构图、镜头语言、艺术总监能力——'模型是地板，审美是天花板'）⇄ 工具/模型/参数主导（堆模型能力、堆参数、堆 LoRA、以为换个大模型就行）**；**开源生态/本地可控（Stable Diffusion / ComfyUI / Flux / civitai / liblib 本地部署可定制可控可商用、显卡门槛）⇄ 闭源商业/易用黑盒（Midjourney / 可灵 / 即梦 / Runway 开箱即用但不可精控、按量付费、黑盒）**；**图像生成（T2I/I2I：Midjourney / SDXL / Flux）⇄ 视频生成（T2V/I2V：可灵 / Runway Gen-3 / Vidu / 即梦 / Sora，2024-2025 前沿从图迁移到视频）**；**生产力/商业量产（替代或增强传统设计/插画/电商/广告/影视分镜流程、降本提效、批量）⇄ 纯艺术创作/作者表达（个人风格、实验性、作品集）**；**效率/批量（一次出几十张筛选、商单走量、自动化 pipeline）⇄ 质量/精控（单张精修、商业可用级细节、修手修脸修穿帮）**。(b) 核心工作流 / pipeline（最标准、最易蒸高质量 + CLI 化）— 单图创作链：概念/参考收集（moodboard/风格定位/竞品）→ 模型工具选型（按可控性/风格/成本/可商用判断 MJ vs SD/Flux vs 国产）→ Prompt 与参数设计（主体/风格/光影/镜头/负向词/CFG/采样器/分辨率/种子）→ 首轮出图与方向筛选 → 可控迭代（ControlNet 控构图/姿态/线稿、LoRA 控风格/角色一致性、图生图重绘、inpainting 局部修）→ 放大超分与精修（高清放大/修手修脸/后期调色合成）→ 交付与参数留存（工作流文件/种子/参数复现）。视频创作链：分镜/脚本→首帧出图（图像链产出关键帧）→图生视频（运镜/时长/首尾帧/动态强度）→多镜头一致性（角色/场景/风格统一）→对口型/配音/配乐→剪辑合成→交付。ComfyUI 工程链：节点工作流搭建（加载器/采样/ControlNet/放大/面部修复节点）→ 参数化与复用→批量队列→工作流分享（civitai/openart workflow json）。(c) 工具栈 — 闭源图像（Midjourney v6/v7、DALL·E 3、Adobe Firefly、Ideogram、Recraft）、开源图像与底座（Stable Diffusion 1.5/SDXL/SD3、Flux.1 dev/schnell（Black Forest Labs）、ComfyUI（节点式）、Automatic1111/Forge WebUI、Fooocus）、可控生成插件（ControlNet、LoRA、IPAdapter、AnimateDiff、inpainting/outpainting、ReActor 换脸、面部修复 CodeFormer/GFPGAN、放大 ESRGAN/SUPIR/Topaz）、模型/资源社区（Hugging Face、Civitai、liblib 哩布、吐司 Tusi、openart）、视频生成（可灵 Kling、即梦 Dreamina/Jimeng、Runway Gen-3/Gen-4、Luma Dream Machine、Pika、Vidu、海螺 Hailuo、Sora、Wan 通义万相、MiniMax）、辅助（Magnific 放大、Krea、Photoshop/After Effects 后期、ChatGPT/Claude 写 prompt、reverse prompt 反推）。(d) 知识正典 — AIGC 创作 canon 横跨论文/工程/社区教程：奠基论文（DDPM、Latent Diffusion/Stable Diffusion（Rombach et al）、DiT、ControlNet（Zhang et al）、LoRA、DreamBooth、Textual Inversion、SDEdit、IP-Adapter、视频扩散 SVD/Sora 技术报告）、官方文档与模型卡（Stability AI、Black Forest Labs Flux、ComfyUI 文档、Midjourney docs、可灵/即梦官方教程、Hugging Face diffusers）、社区教程与工作流（ComfyUI 官方示例、civitai 文章、B站/YouTube 创作者长教程、openart workflow）、prompt 工程资源（Midjourney 风格库、提示词指南）。(e) figures/流派 — 模型/工具创造者（Midjourney David Holz、Stability AI Emad/Robin Rombach、Black Forest Labs（Flux，原 SD 团队）、ComfyUI comfyanonymous、ControlNet 张吕敏 Lvmin Zhang、AUTOMATIC1111、可灵/即梦/快手字节团队）、创作者 KOL 与教育者（Midjourney/SD 头部创作者、ComfyUI 工作流大神、AI 视频创作者、国内 B站/抖音 AIGC 教程作者、独立 AI 艺术家）、行业分析与评测（AI 工具评测、生成式 AI 创作生态观察者）。流派分歧：开源可控派（SD/ComfyUI/Flux 本地精控）vs 闭源易用派（MJ/可灵开箱即用）、工程化派（节点工作流/可复现/参数化）vs 玄学抽卡派（prompt 玄学/堆词/抽卡）、审美主导派（'模型是地板审美是天花板'）vs 工具主导派（堆模型堆参数）、图像派 vs 视频派、艺术创作派 vs 商业生产力派、国产工具派（可灵/即梦/liblib）vs 海外工具派（MJ/Flux/Runway）。(f) 行业话术/黑话 — 出图 / 抽卡 / 刷图 / 炼丹（训练 LoRA）/ 喂图 / 垫图（参考图/图生图）/ 控图 / 锁种子 seed / CFG / 采样器 sampler / 步数 steps / 重绘幅度 denoise / 提示词 prompt / 咒语 / 负向 negative / 权重 / tag / 大模型 checkpoint / 底模 / LoRA / ControlNet / 控线稿/openpose/depth / IPAdapter / inpainting 局部重绘 / outpainting 扩图 / 高清放大 / 超分 / 修手 / 崩手 / AI 味 / 风格 / 角色一致性 / 工作流 workflow / 节点 / 跑图 / 队列 / 文生图 T2I / 图生图 I2I / 文生视频 T2V / 图生视频 I2V / 首帧/尾帧 / 运镜 / 动态强度 / 时长 / 对口型 / 一致性 / 可商用 / 训练集 / 过拟合 / 翻车 / 穿帮。(g) 争议/批判 — 「版权与训练数据」（模型训练用未授权作品、生成图版权归属、可商用风险、洗图/伪原创）、「AI 替代创作者就业」（替代画师/插画师/设计师/摄影、行业冲击与转型）、「AI 味与审美趋同」（生成图同质化、套模板、缺乏原创审美）、「玄学 prompt 神话与割韭菜」（'咒语'神秘化、'7天 AIGC 变现/月入过万'付费课割韭菜、抽卡当能力）、「工具快速迭代与淘汰焦虑」（模型月月换、工作流频繁失效、追新疲劳）、「开源 vs 闭源之争」（可控可商用 vs 易用黑盒）、「质量天花板」（修手修脸穿帮、长视频一致性、可控性仍有限）。(h) 大量隐性创作手艺 + 审美 + 工程 + 沟通软技能（prompt 的描述功底与审美词汇、参数与采样的手感、ControlNet/LoRA 的组合控制经验、节点工作流的搭建与调试、批量筛选的审美眼力、修图合成的后期功底、镜头语言与运镜设计、角色/风格一致性的控制、商业需求的翻译与交付、版权与可商用的判断）是高 tacit、靠大量实操跑图 + 审美积累 + 工程调试经验的核心。水分极高（大量'咒语速成/一键变现/AI 绘画割韭菜'营销

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Foundry hosted agent を Agent 365 Autopilot として発行し、自分のメールアドレス・予定表・権限で働く『デジタルな同僚』を Teams / Microsoft 365 Copilot に公開する。初回 scaffold で AI チームメイト評価Hub（Code Apps）、通常会話を採点する Python EvaluationWorker、回帰テストを同時生成し、publish 時に Foundry Monitor/Evaluations の日次評価も自動構成する。複数 Autopilot は共通 Dataverse Hub を agentkey で安全に共有する。メール応対 / Dataverse 検索 / Web 検索 / 定期実行 / コード実行 / 成果物共有 / Teams プレゼンスの機能ブロックに対応し、自己ホスト経路も互換用途として残す。CI/CD・レビューゲートは alm スキルに委譲する。

Power Platform ソリューションの全体アーキテクチャを設計する。Copilot Studio / Power Automate / Code Apps / Copilot Managed Runtime / Power Pages / AI Builder の使い分け判断、コンポーネント選定、統合パターンを決定する。社内向け画面は利用者のライセンス（Power Apps Premium か、Copilot Credits の従量課金か）と利用頻度をヒアリングし、Code Apps と Copilot Managed Runtime を使い分ける。構成が確定したら、実装着手前に admin スキルで環境チェック（既定環境ではないか・マネージド環境・Code Apps / MCP の有効化・セキュリティ ロール）と DLP 事前チェック（使用コネクタがブロックされていないか・Business / Non-business が混在しないか）を実行して結果をユーザーに提示する。Agent 365 の AI チームメイトを採用する場合はライト実装（PoC）と本格実装（private リポジトリ + CI/CD + Agent Evals）を AskUserQuestion で選ばせ、Git ホスティング（GitHub / Azure DevOps Repos / その他）も確定してから実装へ進む。外部の文章を読むエージェントではプロンプト インジェクション対策を設計段階で工数に含める。

メールと Teams に届いた本部通達を読み、自店でやること・期限・担当・売場変更の段取りに分けて一覧にするスキル。チャットにグラフ（Render UI）と一覧、整理の考え方を説明した HTML レポートも作る。必要なら To Do / Planner への登録案も作る（登録は承認後）。 Use when ユーザーが「本部の通達を整理して」「今日やることをまとめて」「通達から売場変更の段取りを作って」と依頼したとき。 Microsoft 365 の標準機能（メール・Teams・To Do / Planner）を使う。Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query）は「今日」の日付と、通達に関係する在庫を確かめるときだけ読み取りで使う。

Azure の基盤（ネットワーク・ID・ストレージ・コンピュート・デプロイ）をリファレンスアーキテクチャから選定し、テナントのセキュリティガバナンスに準拠した構成で構築・デプロイ・検証する。組織ポリシー（公衆ネットワークアクセス禁止・共有キー禁止・MFA 必須等）の下でも動作する構成を、Private Link / Managed Identity / VNet 統合を用いて実装する。

今期の売上目標と受注実績・パイプラインから達成までのギャップを算出し、優先商談ごとの打ち手・日程調整の候補・メール下書きを作る目標達成プランナー。 Use when ユーザーが「目標達成プランを作って」「今期あといくら足りない？」「優先すべき商談を教えて」「目標達成に必要な予定を押さえて」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / update_record）を使用する。

店長が承認した発注案を、発注単位・締め時刻・便を確かめてから Dataverse の発注テーブルに登録し、登録結果を報告するスキル。承認の前に必ず最終の一覧（Render UI のグラフ付き）を見せ、登録後は HTML レポート「発注の記録」を作る。 Use when ユーザーが「この内容で発注して」「承認します」「発注を登録して」「さっきの発注はどうなった？」と依頼したとき、または tanpin-kanri の発注案が承認されたとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / create_record）を使う。create_record はこのスキルでだけ、店長の明示的な承認の後に、発注テーブルにだけ使う。

営業マネージャー向けに、チーム・組織の目標達成状況と商談の障害（クローズ予定日超過・停滞・次アクション未設定・期限切れ活動）を CRM から整理し、メンバーごとの 1on1 アジェンダと支援メッセージの下書きを作るレビュースキル。 Use when ユーザーが「チームの達成状況をまとめて」「1on1 の準備をして」「メンバーの障害を洗い出して」「支援が必要なメンバーは？」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / create_record）を使用する。

株主総会の想定問答を、IR 抜粋（決算短信・説明資料・招集通知など）を根拠に下書きし、利用者の確認後に Dataverse の想定問答テーブルへ「下書き」として登録するスキル。 Use when ユーザーが「配当について想定問答を作って」「この論点の想定問答を 3 件追加して」「招集通知から想定問答を作って」「想定問答を登録して」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data / create_record / update_record）を使用する。削除・テーブル変更のツールは使わない。

Create reviewable modular plant concept layouts from land shape, unit requirements and exclusions. Use for plant design, layout improvement, プラント設計, ユニット配置 and 設計JSON.

Copilot Studio Standard エージェントを承認付き private API で初回プロビジョニングし、設定・外部トリガー追加・ニュース配信エージェント等を構築する。生成オーケストレーション（Generative Orchestration）モード一択。

Teams の会話で日報を作る。作業内容・天候・人員を聞き取り、添付された現場写真を確認して登録し、作業ごとの進捗（施工単位でも可）を下書きとして提出する。監督が現場コックピットの「承認待ち」で承認すると工程の進捗と 3D に反映される。Use when: 日報, 日報を報告, 今日の報告, 作業報告, 現場写真, 写真を登録, 出来高

目的特化型の Copilot Cowork プラグイン（M365 アプリパッケージ）を開発する。Agent Skills（SKILL.md）と Dataverse MCP コネクタをセットにし、Entra ID の OAuth 2.0 認可コードフロー認証を構成して Teams 開発者ポータルで registrationId を取得、M365 管理センターのエージェント画面からアップロード・公開して Cowork から Dataverse を利用可能にする。

現場の記録（KY 活動・ヒヤリハット・ナレッジ・日報・重機稼働）を 1 回の会話でまとめて登録する。報告文から記録ごとに項目を整理し、確認後に Dataverse へ登録して読み戻す。Use when: KY を登録, ヒヤリハット, ヒヤリ, 事故報告, ナレッジ登録, 日報を提出, 重機稼働, まとめて登録, 現場の記録

直近 1 週間の売上・廃棄・欠品・施策（Cowork から登録した発注を含む）を Dataverse から集計し、SV（スーパーバイザー）向けの週次店舗レポートを、チャットのグラフ（Render UI）と表、HTML レポート（頼まれたら Excel も）で作るスキル。 Use when ユーザーが「週次レポートを作って」「SV に今週の報告をまとめて」「今週の振り返りを Excel にして」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query）を読み取りで使う。

店長の判断基準で、品目ごとの発注案（数量と理由の一言）を作る単品管理スキル。天気・周辺イベント・売れ行き・在庫・廃棄・欠品を Dataverse から読み、今日の夕方便と明日の朝便に分けて提案し、店内調理品は仕込み量で提案する。廃棄が続く商品・欠品が続く商品の相談にも同じ判断基準で答える。答えにはチャットのグラフ（Render UI。使えないときは文字のグラフ）と表、保存・印刷・共有用の HTML レポートを付ける。 Use when ユーザーが「今日の発注案を作って」「発注どうしよう」「天気とイベントを見て発注を考えて」「この商品、廃棄が続いている。どうする？」「欠品が多い商品は？」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query）を使う。発注の登録はしない（order-execute が行う）。

工程の進捗を報告し、3D モデルのどこまで出来ているかを確認する。CAD モデルの施工単位（階・区画）で「3 階の床まで完了」のように報告でき、進捗率に換算して監督確認へ提出する。Use when: 進捗報告, 出来高, 出来形, どこまでできた, 何階まで, 3D, 工程, 施工状況, 進捗を登録

監督・管理者が、提出された工程進捗と日報を承認・修正承認・差戻しし、KY・ヒヤリハット・ナレッジ・日報の記録をメンテナンス（修正・ナレッジ化）する。承認した進捗は 3D に反映される。Use when: 承認, 差戻し, 確認待ち, レビュー, 監督確認, 修正して承認, 記録の修正, メンテナンス, ナレッジ化