本文へ移動
cccskills

「benchmark」の検索結果

821 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

Prompt engineering regression test matrix register: baseline outputs, semantic drift thresholds, judge evaluations, and golden dataset.

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。

lingxling/awesome-skills-cn3062026年10月7日 更新

Use when summarizing agent evaluations where autonomous, assisted, failed, timed-out, or invalid outcomes must remain distinct and comparable.

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。

lingxling/awesome-skills-cn3062026年10月7日 更新

Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.

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。

lingxling/awesome-skills-cn3062026年10月7日 更新

Guide to implementing homomorphic encryption for privacy-preserving computation under GDPR. Covers scheme selection (BFV, BGV, CKKS, TFHE), Microsoft SEAL, IBM HELib, and Google FHE transpiler. Includes performance benchmarks, parameter tuning, and basic HE example code for encrypted arithmetic operations.

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。

mukul975/Privacy-Data-Protection-Skills3032026年3月17日 更新

Guides comprehensive controller self-assessment covering GDPR Articles 5-49 with scoring methodology and reporting format. Activate when conducting internal reviews or benchmarking maturity. Keywords: self-assessment, controller assessment, compliance questionnaire, scoring.

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。

mukul975/Privacy-Data-Protection-Skills3032026年3月17日 更新

Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, update or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.

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。

majiayu000/spellbook2872026年10月8日 更新

Interpret GA4 and GSC data with benchmarks, status indicators, and actionable insights

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。

nicepkg/ai-workflow2852026年1月20日 更新

Design, audit, or repair mathematical benchmark verifiers, submission contracts, and scoring.

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。

morluto/jacobian2662026年10月13日 更新

Author, package, validate, or run mathematical evaluations as Jacobian Harbor datasets.

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。

morluto/jacobian2662026年10月13日 更新

Choose and validate RuVector or AgentDB memory for an agent application, including provenance, isolation, retention and workload-specific retrieval benchmarks.

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。

ruvnet/ruvnet2612026年10月12日 更新

Design game performance testing strategy. Use when the user says "performance test" or "benchmark"

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。

bmad-code-org/bmad-module-game-dev-studio2512026年9月25日 更新

TRIGGER THIS when researching market salaries, building compensation strategies, creating salary bands, analyzing pay equity, conducting salary reviews, preparing compensation proposals, or ensuring competitive compensation. Analyzes market data, builds equity-focused salary structures, identifies pay gaps, and creates data-driven compensation recommendations.

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。

w95/awesome-claude-corporate-skills2462026年2月27日 更新

Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.

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。

zacharyfmarion/openscad-studio2402026年8月20日 更新

Run a skill's evals and report results. Use when the user wants to evaluate a skill, run evals, benchmark a skill, validate triggers, optimize a description, or grade skill outputs.

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。

bmad-code-org/bmad-builder2132026年9月25日 更新

woz

無料

WOZCODE utilities. Subcommands — login, logout, status, settings, update, share, review (deep multi-persona code review), benchmark (WOZCODE vs vanilla comparison). Invoke as `/woz <subcommand>`, e.g. `/woz login` or `/woz review`.

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。

WithWoz/wozcode-plugin2092026年8月18日 更新

comps

無料

Comparable company analysis, trading comps, peer multiples, EV/EBITDA comparison, P/E benchmarking, comps table, relative valuation, industry multiples, precedent transactions, trading comparable 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。

agentii-ai/agentii-investment-intelligence2072026年9月29日 更新

Med peer benchmarking: select actual biotech/pharma peers via the med universe (drug/indication overlap where possible) and compare med-relevant metrics — pipeline depth, catalyst density, cash position, margins, valuation multiples.

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。

agentii-ai/agentii-investment-intelligence2072026年9月29日 更新

Think and work like an expert Green Chemist. Use when a task calls for Green Chemist judgment. Reasons from Anastas–Warner 12 principles, Trost atom economy, and PMI/MMI/E-factor mass metrics; selects solvents via CHEM21/GSK/ACS GCIPR guides, integrates catalysis and LCA (ISO 14040), and aligns REACH/CSS with ACS GC&E benchmarking.

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。

K-Dense-AI/scientific-agents2052026年10月3日 更新

Think and work like an expert Genomicist. Use when a task calls for Genomicist judgment. Reasons from reference-relative coordinates, haplotypes, variant classes, and sequencing-as-measurement through GATK/DeepVariant, VEP/ClinVar/gnomAD, GIAB/hap.py benchmarking, and ACMG/AMP-ClinGen frameworks while treating build mismatches, paralog/pseudogene and GC dropout artifacts, contamination and index hopping, batch effects, and annotation drift as first-class failure modes.

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。

K-Dense-AI/scientific-agents2052026年10月3日 更新

Think and work like an expert Information Retrieval Scientist. Use when a task calls for Information Retrieval Scientist judgment. Reasons from the Probability Ranking Principle, Saracevic's relevance layers, and Cranfield pooling through tuned BM25, SPLADE/ColBERT/dense and LLM reranking, trec_eval/ir_measures with paired topic-level tests, interleaving, and nugget-based RAG evaluation while treating unjudged-as-nonrelevant pools, position-biased clicks, LLM-judge circularity, single-vector embedding limits, and benchmark contamination as first-class failure modes.

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。

K-Dense-AI/scientific-agents2052026年10月3日 更新

Think and work like an expert Fusion Scientist. Use when a task calls for Fusion Scientist judgment. Reasons from Lawson triple product and Q through tokamak/stellarator confinement (H-mode, ELMs, RMP), NBI/ICRH/ECRH heating, EFIT/TRANSP/SOLPS-ITER workflows, ITER/JET/DIII-D/W7-X benchmarks, PMI (W/Be PFCs), and tritium breeding blankets.

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。

K-Dense-AI/scientific-agents2052026年10月3日 更新

Think and work like an expert Distributed Systems Researcher. Use when a task calls for Distributed Systems Researcher judgment. Reasons from failure models, consistency contracts, and tail-latency-and-recovery performance through TLA+ model checking, Jepsen and Porcupine linearizability checking, and YCSB/DeathStarBench benchmarking with iptables and kill -9 fault injection, while treating unbounded leases and split-brain, clock skew under NTP, and GC-induced p99 spikes as first-class failure modes.

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。

K-Dense-AI/scientific-agents2052026年10月3日 更新

Think and work like an expert Computer Security Researcher. Use when a task calls for Computer Security Researcher judgment. Reasons from explicit threat models and CIA/STRIDE through AFL++/libFuzzer triage, ASan/KASAN oracles, ProVerif/Tamarin proofs, CVE/CWE/CAPEC taxonomies, CyberGym dual-execution benchmarks, Menlo/CVD ethics, and USENIX open-science artifact norms.

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。

K-Dense-AI/scientific-agents2052026年10月3日 更新

Think and work like an expert Aeronomy Scientist. Use when a task calls for Aeronomy Scientist judgment. Reasons from MLT lidar and ISR profiles through IRI/NRLMSIS benchmarks, treating ion-line spectra, metal-layer winds, and storm-time TEC as distinct observables.

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。

K-Dense-AI/scientific-agents2052026年10月3日 更新