「modeling」の検索結果

Use the open-source free `ArchUnitNET` library for architecture rules in .NET tests. Use when a repo needs richer architecture assertions than lightweight fluent rule libraries usually provide. USE FOR: the repo uses or wants ArchUnitNET; architecture testing needs richer modeling than simple dependency checks. DO NOT USE FOR: the lightest possible architecture rule checks. INVOKES: inspect the repository context, edit targeted files, and run relevant build, test, lint, or validation commands when changes are made.

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Design, tune, or review EF Core data access with proper modeling, migrations, query translation, performance, and lifetime management for modern .NET applications. USE FOR: DbContext, migrations, model configuration, EF queries, tracking, loading, performance, transactions, and EF6 migration decisions. DO NOT USE FOR: unrelated stacks; generic tasks that do not need this specific guidance. INVOKES: inspect the repository context, edit targeted files, and run relevant build, test, lint, or validation commands when changes are made.

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将能力描述建模为结构化 SLI Spec，用于 SLO 与 Error Budget 管理。

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构建和完善项目的领域模型。当讨论代码库术语、编写或编辑 GLOSSARY.md，或记录或编辑 ADR 时使用。

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Run or resume the complete Standard mathematical-modeling workflow from contest files through reproducible evidence, adaptive formal writing, native-equation Word output, and final render QA. Use as the entry point for complete-paper requests.

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Plan, draft, audit, globally revise, format, and verify a formal mathematical-modeling paper after the Standard evidence gate passes. Use for the sole S7/S8 formal manuscript path, not for legacy micro-unit scaffolds.

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按常见评分点生成建模论文结构与写作清单，并根据题目类型与数据条件给出模型选择与对照实验路线。Invoke when需要“论文格式/评分对齐/模型选型/路线不确定”。

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根据 model_route.json、数据计划和清洗数据，为数学建模论文生成结果证据契约和 q1/q2/q3 建模代码脚手架。Invoke when 需要把模型输出、评价指标、结构化结论、论文表格和当前赛题专用建模代码沉淀到 paper_output/results/、paper_output/tables/ 和 paper_output/code/modeling/，供 QA 与正文生成读取。

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Use when you need framework-agnostic MongoDB and non-relational database query guidance — document schema design, collection modeling, JSON Schema validation, indexes, aggregation pipelines, query performance, consistency trade-offs, transactions, and operational safety — without choosing Spring Boot, Quarkus, or Micronaut. This should trigger for requests such as Design MongoDB document schemas; Review MongoDB queries and indexes; Improve aggregation pipeline performance; Model non-relational data access patterns; Review NoSQL consistency and transaction trade-offs. Part of Plinth Toolkit

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Use when you need to design or implement MongoDB data access in Spring Boot — including document modeling, Spring Data Mongo repositories/templates, indexing, optimistic concurrency, and error handling. This should trigger for requests such as Add MongoDB in Spring Boot; Review Spring Data Mongo design; Improve error handling for Mongo writes; Model MongoDB documents for a Spring Boot service; Configure Spring Data MongoDB indexes or transactions. Part of Plinth Toolkit

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Use when you need MongoDB persistence in Micronaut — including @MongoRepository design, document modeling, indexes, query patterns, and error handling. This should trigger for requests such as Add MongoDB in Micronaut; Review Micronaut Data Mongo design; Improve error handling for Micronaut Mongo operations; Model MongoDB documents for a Micronaut service; Configure Micronaut MongoDB codecs indexes or transactions. Part of Plinth Toolkit

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Use when you need to implement or improve distributed tracing with OpenTelemetry in Java — including trace/span modeling, context propagation, semantic conventions, span attributes/events/status, sampling strategy, baggage usage, privacy safeguards, and backend integration with OTLP collectors. This should trigger for requests such as Improve tracing; Apply OpenTelemetry tracing; Add distributed tracing; Refactor tracing instrumentation; Instrument Java services with OpenTelemetry spans. Part of Plinth Toolkit

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Use when you need to add or evaluate Maven dependencies that improve code quality or domain modeling — including nullness annotations (JSpecify), static analysis (Error Prone + NullAway), functional programming (VAVR), architecture testing (ArchUnit), or money and currency support (JavaMoney) — and want a consultative, question-driven approach that adds only what you actually need. This should trigger for requests such as Add Maven dependencies; Add JSpecify nullness dependencies; Add Error Prone NullAway dependencies; Add VAVR functional dependencies; Add ArchUnit architecture testing dependencies; Add JavaMoney dependencies. Part of Plinth Toolkit

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SOP for building multi-agent systems with CrewAI — role-based collaboration, sequential/hierarchical processes, Flows, memory, delegation. Use when modeling agent teams with clear roles and task pipelines.

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对数学建模竞赛论文进行两层AI痕迹审计——第一层9维检测(语言层面60%：连接词/排比/拔高词/被动句/段落规律/文本复杂度；事实层面40%：引文验证/数值一致性/术语一致性)，第二层模型合理性深度审查。严格判分+一票否决+问题标红。输出分层HTML报告。

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Prepare strict-front character sheets, isolated parts and optional multiview references for 3D modeling from an approved image.

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Token supply dynamics, vesting analysis, inflation modeling, and valuation frameworks for crypto tokens

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Volatility estimation, forecasting, and regime classification using GARCH, EWMA, realized volatility, and volatility cones

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Kalshi daily and hourly range markets on crypto prices (BTC, ETH) and equity indices (S&P 500, Nasdaq-100) — bracket structure, Gaussian P(YES) modeling on price/vol, close-offset decision timing, longshot-sell edge with honest evidence bounds

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[STUB] Bond pricing, yield curves, duration and convexity analysis, and DeFi lending rate modeling

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Mean-reversion strategy tools including Hurst exponent, half-life estimation, z-score signals, ADF testing, and Ornstein-Uhlenbeck modeling

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Impermanent loss calculation, modeling, and breakeven analysis for AMM liquidity provision across pool types

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Designs convex/schema.ts tables, validators, indexes, and relationships, and keeps the schema honest as data evolves. Use when creating tables, adding fields, choosing index fields, modeling relationships, or when a validator error appears at deploy time.

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Optional advanced tool for complex data modeling. For simple table creation, use relational-database-tool directly with SQL statements.

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