「python」の検索結果

Stores and operates on sparse expression matrices for single-cell and large bulk RNA-seq, covering dgCMatrix/dgRMatrix/dgTMatrix when-each-is-fast, the dgCMatrix (CSC, R) <-> CSR (Python) implicit transpose, AnnData (cells-rows) <-> SingleCellExperiment (cells-cols) orientation flip, HDF5/h5ad vs Zarr cloud-native shift, HDF5SummarizedExperiment + DelayedArray for out-of-memory bulk, scanpy backed mode for large h5ad, the ~10-15% density crossover where dense beats sparse, 10X format proliferation (MTX vs CellRanger H5 vs h5ad), the dense-conversion memory blow-up, and Dask + Zarr for consortium-scale matrices. Use when choosing sparse format, working with single-cell-sized matrices, importing/exporting 10X, debugging R/Python interop transposes, processing matrices too large for RAM, or building cloud-native pipelines.

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Retrieve records from NCBI databases using Biopython Bio.Entrez (EFetch, ESummary). Use when downloading sequences, fetching GenBank/GenPept records, getting document summaries, parsing nested XML, navigating GI deprecation, choosing between rettype+retmode combinations, and parsing into Biopython SeqRecord/SwissProt objects. Covers nucleotide, protein, gene, pubmed, sra, gds, taxonomy, snp, clinvar.

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Build interactive HTML/web visualizations with plotly (Python/R), bokeh (Python), and gganimate/plotly frames for animation, with awareness of current Kaleido static-export model (post-orca-EOL), HTML file-size bloat, and the limits of interactive-only output for journal submission. Use when producing zoomable/hoverable plots for notebook EDA, supplementary HTML, dashboards, or animated time-course / iteration visualizations.

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Expert guide for Backend.AI distributed computing platform. Automatically activates when users ask about: - Backend.AI architecture, components (Manager, Agent, Storage Proxy, Webserver, App Proxy) - Features (session scheduling, Sokovan orchestrator, multi-tenancy, resource allocation) - APIs (REST, GraphQL), authentication, RBAC authorization - Container runtime (kernels, jail sandbox, hook library, virtual folders) - Accelerator support (CUDA, ROCm, TPU, NPU, Graphcore IPU) - Client SDKs (Python, Java, JavaScript, PHP) - Setup, requirements (Python 3.13+, Docker, PostgreSQL, Redis, etcd) - How WebUI connects to/interacts with Backend.AI backend - Plugin interfaces, development setup, infrastructure Use when user mentions "Backend.AI", "backend.ai", "Sokovan", component names, or asks about the backend platform this WebUI connects to. allowed-tools: WebFetch, Read

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Analyze a single FASTA file (nucleotide or protein), compute sequence-level metrics (GC, ORFs, MW, pI, GRAVY, secondary-structure fractions) with Biopython, and write a Markdown report plus structured JSON for downstream chaining.

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Master Python asyncio, concurrent programming, and async/await patterns for high-performance applications. Use when building async APIs, concurrent systems, or I/O-bound applications requiring non-blocking operations.

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Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking systems.

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Debug Python: pdb REPL + debugpy remote (DAP).

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Deploy a Python project to the target environment. Runs pytest, builds the wheel, and pushes a deployment tag. Only invoke manually when ready to deploy.

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When writing Python asyncio code — picking between gather / TaskGroup / wait, structured concurrency, timeouts, cancellation, sync-bridging — decision framework only, cookbook externalized.

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Orientação abrangente para implementar aplicações Python assincronous usando asyncio, padrões de programação concorrente e async/await para construir sistemas de alto desempenho e não bloqueantes.

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Read-only diagnosis workflow for Python services whose external HTTP or WebSocket readiness differs between manual tests and service runtime behind a proxy.

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Read-only first troubleshooting workflow for Python project deployments, including systemd startup failures, dependency issues, encoding problems, permissions, proxy setup, and readiness gates.

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Cloudflare Email Service（Email Sending + Email Routing）でトランザクションメールの送受信を実装するスキル。Workers bindingまたはREST APIによるメール送信、Email Routing、Agents SDKのemail handler、Workers・Node.js・Python・Go等への組み込みで使う。到達性、SPF/DKIM/DMARC、wrangler email設定、MCP email tools、coding agentからのメール送信も対象。「Workerにメール機能を追加」のような依頼でも、重要な設定要件があるため必ず使用する。

Set up notebook-connector configuration for Exasol AI workflows through the Secrets Python API. Covers secure config store (`scs`) creation, the `AILabConfig` and `StorageBackend` key sources, backend-specific config values such as `db_host_name`, `db_schema`, `storage_backend`, and `huggingface_token`, Python validation, and handoff to downstream notebook-connector skills.

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Master Python asyncio, concurrent programming, and async/await patterns for high-performance applications. Use when building async APIs, concurrent systems, or I/O-bound applications requiring non-blocking operations.

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Automates the enrichment of raw indicators of compromise with multi-source threat intelligence context using SOAR platforms, Python pipelines, or TIP playbooks to reduce analyst triage time and standardize enrichment outputs. Use when building automated enrichment workflows integrated with SIEM alerts, email submission pipelines, or bulk IOC processing from threat feeds. Activates for requests involving SOAR enrichment, Cortex XSOAR, Splunk SOAR, TheHive, Python enrichment pipelines, or automated IOC processing.

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Parse Windows Prefetch files using the windowsprefetch Python library to reconstruct application execution history, detect renamed or masquerading binaries, and identify suspicious program execution patterns.

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4人の異なる専門家ペルソナ（20年ベテランエンジニア、TDDエキスパート、Clean Codeエキスパート、バグハンター）で ソースコードを批判的にレビューするスキル。設計判断、テスト容易性、可読性、バグ検出の観点から コードの問題を検出し、改善提案を行う。Python/JavaScriptに対しては追加のチェックポイントを適用。 バグハンターは状態遷移、例外パス、依存関係、非同期競合に特化し、本番環境での問題を事前に検出する。 Use when reviewing source code from multiple expert perspectives to find design flaws, testability issues, code quality problems, and runtime bugs. Triggers: "critical code review", "multi-persona code review", "expert code review", "code quality assessment", "find bugs".

Use when building serverless AI SDK for Python endpoints, handling hook approvals, deferring hooks, or resuming runs across requests.

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Use when connecting AI SDK for Python streams to AI SDK UI useChat clients.

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Use for AI SDK for Python async-generator tools, streaming tool output, subagent tools, PartialToolCallResult events, and custom tool aggregation.

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Use when adding durable execution to AI SDK for Python, building durable agent loops, or serializing messages across workflow steps.

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Use for AI SDK for Python basics. Configure a model, make messages, stream, declare tools, build a basic agent.

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