「x」の検索結果

MNN の CPU 側の作業を、速度低下の診断や計算処理の実装など、目的に合う手順へ案内します。ARM・x86_64・RISC-V の構造の違いも確認できる入口です。

• MNN の CPU 性能調査を始めたいとき
• CPU kernel の実装手順を探す
• 三つの CPU 構造を比較したいとき

CARLAのScenarioRunner向けに独自の交通シナリオを作成します。車両の振る舞いと合否条件を持つPythonクラスとXML設定を生成し、実行前に整合性を検証します。

• 前方車両の急ブレーキ場面の作成
• 距離パラメーターを変えた比較
• Leaderboardルートへの組み込み

機械学習の設定・評価指標・モデルをまとめて記録し、実験結果の比較や再現を支援するスキル。モデルのバージョン管理から、ローカルやクラウドへの配備まで扱います。

• 実験の設定と評価結果を記録したいとき
• 実験ごとのモデル性能を比較したいとき
• 本番用モデルのバージョン管理

LLMの応答から必要な情報を取り出し、Pydanticで型や値を検証する実装を支援。抽出失敗時の自動再試行や、生成途中の結果を順次受け取る処理も扱います。

• 文章から連絡先や企業情報を抽出したいとき
• 記事を指定カテゴリに分類したいとき
• レビュー分析の出力を検証したいとき

PythonやShellを隔離環境で実行し、ファイルの読み書きやホスト側ディレクトリの接続、通信制御、状態を保った一時停止・再開を扱うスキル。

• 信頼性が不明なコードを隔離実行したいとき
• サンドボックス内のファイル操作
• 外部への通信先を制限したいとき

PDFの文字・表・画像の抽出から、新規作成、結合・分割、ページ回転、透かしやパスワードの追加、スキャン資料の文字認識までを扱うスキル。

• PDFの表をExcelに抽出したいとき
• 資料の結合や必要ページの分割
• スキャンPDFの文字を読み取りたいとき

アプリのアイデアを小さな試作で確かめ、実現性や本開発に役立つ知見を整理します。既存の試作を踏まえた次の検証候補の提案や、成果のスキル化にも対応します。

• アプリの実現性を確かめたいとき
• 本開発の前に機能を試したいとき
• 既存の成果から次の検証を選びたいとき

TikTok広告の計測、動画表現、配信対象、入札・予算、購買施策を読み取り専用で点検し、根拠や不確実性を添えて優先度付きの改善案をまとめるスキル。

• TikTok Pixelと成果計測の点検
• スマホ向け動画と配信対象の見直し
• Smart+やTikTok Shop Adsの点検

Snapchat Adsの成果計測、アプリ向け施策、AR・カタログ広告、配信対象、予算を点検し、ブランドの安全性も含めて改善案と不足情報を整理するスキル。

• Snap PixelとConversions APIの点検
• アプリインストール施策の見直し
• AR Lens・カタログ広告の点検

Codexの実行環境を点検し、依存関係や実行権限、設定ファイルの不備を修正します。再チェックで失敗項目を解消し、残る警告の意味も報告するスキル。

• Codex導入後の環境確認
• 依存関係や実行権限を直したいとき
• JSON設定の構文修正

Node.js・Express・TypeScriptのAPI開発を支援します。処理の役割分担から入力検証、データベース操作、エラー記録、テストまで実装方針をそろえます。

• APIのエンドポイントを追加したいとき
• 業務ロジックとDB処理を分けたいとき
• 入力検証とエラー処理を統一したいとき

PowerPoint の .pptx を新規作成・編集し、文章の抽出やスライドの結合・分割にも対応します。テンプレートの活用から配色・配置、内容と見た目の確認まで扱います。

• プレゼン資料を新規作成したいとき
• テンプレートに沿った資料更新
• 要約用に資料の文章を抽出

PDFの文字・表・画像の取り出しから、結合・分割・回転、フォーム記入、新規作成、スキャン文書の文字認識まで、目的に応じた加工を進めるスキル。

• PDFの表をExcelに取り出したいとき
• 資料の結合や必要ページの分割
• スキャン文書の文字を読み取りたいとき

Dense methodology covering DNS exfiltration (dnscat2, iodine, dns2tcp), HTTPS tunneling (domain fronting, CDN abuse, legitimate service channels), ICMP tunneling (icmpsh, ptunnel-ng), cloud storage dead drops (S3 presigned URLs, Azure Blob SAS tokens, GCS signed URLs), email-based exfil (SMTP, EWS, draft method), steganography (image, audio, document metadata), encoding/encryption (base64 chunking, XOR, AES), covert channels (custom protocol tunneling, HTTP header encoding, timing channels), and data staging (compression, splitting, encryption). Tools: dnscat2, iodine, dns2tcp, PacketWhisper, chisel, stunnel, icmpsh, ptunnel-ng, steghide, zsteg, OpenStego. MITRE ATT&CK: T1048 (Exfiltration Over Alternative Protocol), T1041 (Exfiltration Over C2 Channel), T1567 (Exfiltration Over Web Service), T1029 (Scheduled Transfer), T1030 (Data Transfer Size Limits), T1132 (Data Encoding), T1001 (Data Obfuscation). Use when planning or executing data exfiltration during authorized red team engagements or post-exploitation.

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OKX-aggregated DeFi (no specific DApp named) — product discovery, deposit/withdraw/claim execution, AND positions viewing. **If the user names ANY third-party protocol/DApp (Aave, Lido, PancakeSwap, Uniswap, Curve, Compound, Morpho, Pendle, Kamino, Raydium, Hyperliquid, Polymarket, …), route to okx-dapp-discovery — NOT here, even for 'show my Aave positions'.** INVEST triggers: 'invest in DeFi', 'earn yield', 'find best APY', 'deposit/stake for yield', 'search DeFi products', 'redeem/withdraw position', 'claim DeFi rewards', 'borrow against asset', 'repay loan', 'add/remove CLMM liquidity', 'APY/TVL history', 'depth chart', yield farming, lending, staking, liquidity pools. PORTFOLIO triggers: 'check my DeFi positions', 'view DeFi holdings/portfolio', 'my staking/lending positions', 'DeFi balance', 'DeFi 持仓', '我的DeFi资产'. Do NOT use for: DEX swaps (okx-agentic-wallet), token prices (okx-dex-market), wallet token balances (okx-agentic-wallet).

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YouTube transcript extraction and content reformatting: given a YouTube video URL, opens the video's transcript panel, extracts all timestamped segments, and transforms the raw transcript into summaries, chapter outlines, Twitter/X threads, blog posts, or notable quotes. Use when the user shares a YouTube URL or video link, asks to summarize a video, get a transcript, extract content from a YouTube video, get YouTube captions, extract YouTube captions, download YouTube captions, transcribe YouTube video, YouTube video to text, make a thread from YouTube, YouTube to blog post, YouTube to article, pull transcript from YouTube, YouTube content extraction, convert YouTube to text, video to transcript. Also applies when user wants to reformat any YouTube video content into structured output (chapters, threads, blog articles, key quotes).

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This skill helps users automatically extract YouTube video transcripts and metadata in batch via the BrowserAct API. The Agent should proactively apply this skill when users express needs like batch extract full transcripts from YouTube videos for specific keywords, scrape YouTube subtitles for a list of videos, get batch video metadata and likes counts for analysis, automate YouTube search and subtitle extraction, collect multiple video transcripts published this week, download bulk YouTube video subtitles without writing crawler scripts, build a dataset of transcripts from top YouTube videos, extract YouTube video URLs and publisher info in batch, gather full video content for AI summarization pipelines, monitor recent YouTube videos and extract their transcripts, batch retrieve structured subtitle data for media research, extract transcripts from trending YouTube content automatically.

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Amazon Alexa for Shopping Q&A automation: submits questions to Amazon's Alexa/Rufus AI shopping assistant and collects response text; supports optional keyword search context (navigate to search results page before asking for category-specific answers). Use when user mentions Amazon Alexa, Rufus, Amazon shopping assistant, Amazon AI chat, ask Amazon, Amazon Q&A, automate Alexa questions, Rufus chatbot, Amazon assistant automation, collect Alexa responses, bulk question submission to Amazon, keyword search context, category research. Also applies to extracting Amazon product recommendations from conversational AI, automating repeated queries to Amazon's AI shopping feature, collecting Alexa shopping responses at scale, or market research within a specific product category.

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Production-ready CSS transitions for web apps. Use when implementing notification badges, dropdowns, modals, panel reveals, page transitions, card resizes, number pop-ins, text swaps, icon swaps, success checks, avatar group hovers, error state shakes, search/input clear, skeleton loaders, shimmer text, sliding tabs, tooltips, staggered text reveals, card hover tilt, plus-to-menu morph, accordions, toasts, like buttons, learn-more hovers, checkbox checks, spinning counters, toggles, AI thinking states, reasoning streams, streaming text, matrix dot loaders, or banner stacking. Triggers on "add a transition", "animate the dropdown", "make the modal open smoothly", "swap icon", "page slide", "stagger animation", "open / close transition", "make it animate", "fade between", "success animation", "form error", "shake on invalid", "hover lift", "avatar stack hover", "clear the search", "skeleton loader", "loading shimmer", "shimmer text", "sliding tabs", "segmented control", "tooltip", "reveal text", "tilt card", "3D hover tilt", "cursor glare", "plus to menu", "FAB morph", "accordion", "collapsible", "expand / collapse", "disclosure", "toast", "snackbar", "like button", "heart animation", "learn more arrow", "checkbox", "check animation", "spinning counter", "odometer", "slot machine digits", "toggle", "switch", "thinking states", "AI status line", "agent reasoning", "reasoning stream", "streaming text", "stream words in", "matrix loader", "dot loader", "banner stack", "stacked toasts". Also "motion tokens", "scan for ad-hoc transitions", "replace hardcoded durations with motion tokens", "tokenize my animations", and the commands transitions reveal, transitions review, transitions apply, transitions refine.

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DOCA Rivermax (doca_rmax) receive streams for timing-precise media over IP (SMPTE ST 2110 video / audio, market data, scientific feeds) on a BlueField DPU or ConnectX host, once the Rivermax SDK and its license are installed; getting the SDK or license is doca-setup / doca-public-knowledge-map territory. Trigger on "ST 2110 receive isn't getting frames", "sub-microsecond jitter on my media receiver", "NOT_SUPPORTED from doca_rmax_init", "no recv events after stream start", or "license check failing on a media receiver", even without naming Rivermax. Covers doca_rmax_in_stream sessions, the SDK + license precondition check, doca_rmax_get_*_supported capability queries, pairing with doca-eth queues and doca-flow steering, and DOCA_ERROR_* from Rivermax calls. Refuse and route elsewhere for programming the underlying queue (doca-eth), steering rules (doca-flow), PTP / clock sync (doca-firefly), or best-effort packet I/O.

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Azure Monitor OpenTelemetry Exporter for Python. Use for low-level OpenTelemetry export to Application Insights. Triggers: "azure-monitor-opentelemetry-exporter", "AzureMonitorTraceExporter", "AzureMonitorMetricExporter", "AzureMonitorLogExporter".

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Azure AI Text Translation SDK for real-time text translation, transliteration, language detection, and dictionary lookup. Use for translating text content in applications. Triggers: "text translation", "translator", "translate text", "transliterate", "TextTranslationClient".

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Export and build a Godot 4.7 project for distribution: install export templates, define export presets (Windows/macOS/Linux/Web/Android), run headless command-line exports for CI, and handle web (HTML5) COOP/COEP and dedicated-server/headless builds. Use when exporting a Godot game, configuring export_presets.cfg, building for web/desktop/mobile, or automating builds from the command line.

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Gates whether a new test should exist and forces it to be efficient, protecting CI from low-value test bloat. Use before any change to what a pytest, Jest, or Playwright test asserts or sets up, down to one fixture or one assertion added to an existing block. Front-loads the value bar (every test must catch a realistic regression no existing test already catches; extend the nearest existing test before writing a new standalone one; test behavior through the public interface, not implementation details; collapse near-duplicates into parameterized cases) and the efficiency bar (deterministic, isolated, fast; pick the cheapest test level; Django TestCase over TransactionTestCase; no sleeps, no real network; no time bombs from absolute dates left to age against the real clock; no database a test never uses). Includes a "don't write it" decision tree. For fixing an existing flaky test use `/fixing-flaky-tests`; after this gate says a Playwright test is warranted, use `/playwright-test` for mechanics.

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