「esp」の検索結果

Up-to-date Zig programming language patterns for version 0.17.0-dev (0.16.0 stable APIs plus the 0.17 deltas). Use when writing, reviewing, or debugging Zig code, working with build.zig and build.zig.zon files, or using comptime metaprogramming. Critical for avoiding outdated patterns from training data - especially std.net→std.Io.net (requires Io instance), std.time timestamps removed (use clock_gettime), std.Thread.Mutex/Condition/sleep removed (use pthreads), std.crypto.random removed, build system APIs (root_module, Compile methods→Module methods), I/O APIs (buffered writer pattern), container initialization (.empty/.init), allocator selection (DebugAllocator), ArrayList now unmanaged by default, @typeInfo lowercase fields (.@"struct" not .Struct), and removed language features (async/await, usingnamespace). Also covers 0.17.0-dev deltas: b.args→run_cmd.addPassthruArgs(), std.gpu→std.spirv, @bitCast logical-bit (endian-agnostic) semantics, build configurer/maker split, and the zig-pkg/ package directory. Also covers quality tooling Zig does not ship: coverage with kcov (and why in-file tests wreck the denominator), detecting unused private functions (neither the compiler nor zlint's unused-decls finds them), duplicate detection with jscpd, zlint (NOT the same-named X.509 linter in Homebrew), and the built-in fuzzer whose testOne now takes *std.testing.Smith rather than []const u8.

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Suggests CSII with good adherence to monitoring and dosing for adults with type 2 diabetes mellitus who have poor glycemic control despite intensive insulin therapy, oral agents, other injectable therapy, and lifestyle modifications. Trigger phrases include 'T2DM on multiple injectables still uncontrolled' and 'Consider pump for insulin-requiring T2DM failing other therapies'.

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This skill recommends discontinuing glucocorticoid when the response to HPA axis recovery tests (morning cortisol, ACTH stimulation, or insulin-induced hypoglycemia) is normal, indicating adequate adrenal function recovery. Use in postoperative Cushing’s syndrome patients with at least one intact adrenal gland when test results are available.

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Interprets the postural stimulation test to detect angiotensin II‑unresponsive aldosterone‑producing adenoma (APA) or familial hyperaldosteronism type I (FH‑I) when aldosterone fails to rise with upright posture. Triggered by clinical cues such as “postural stimulation test shows no aldosterone increase”, “suspected APA with non‑responsive aldosterone”, or “evaluating FH‑I in young patients with early‑onset hypertension and hypokalemia”.

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The Endocrine Society guideline recommends against routine hormonal monitoring of glucocorticoid replacement in primary adrenal insufficiency and advises adjusting therapy solely based on clinical response. Use when evaluating glucocorticoid dose adequacy, such as when patients report fatigue, weight loss, hypotension, or signs of Cushingoid over-replacement.

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Advogado especialista em todas as areas do Direito brasileiro: familia, criminal, trabalhista, tributario, consumidor, imobiliario, empresarial, civil e constitucional.

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Multi-angle review of responses before delivery. Audits from 4 perspectives -- factual accuracy, logical consistency, completeness, and safety. Use for high-stakes responses where errors have real consequences.

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Pure API reference for reddapi.dev - authentication, all endpoints (vector search, semantic search, trends, subreddit lookup), request parameters, response schemas, and error codes, with no research-workflow framing. Use when the user wants raw endpoint documentation, is debugging a reddapi.dev integration, needs exact request/response field names, or asks for 'reddapi API reference', 'reddapi.dev endpoints', or 'reddapi error codes'. For guided research workflows and query playbooks, see reddit-research. For B2B lead scoring, see reddit-leads.

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Provides comprehensive Tailwind CSS utility-first styling patterns including responsive design, layout utilities, flexbox, grid, spacing, typography, colors, and modern CSS best practices. Use when styling React/Vue/Svelte components, building responsive layouts, implementing design systems, or optimizing CSS workflow.

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Models what a competitor will do next and what happens if you respond - best response, equilibrium, and the difference between a rival who optimises perfectly and one who does not. Use before a price change or price war, when a competitor launches something, when deciding whether to match a rival's move, when analysing a market with few players, or when someone asks "what will they do if we do this".

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Expert-level biomaterials covering biocompatibility, metals, ceramics, and polymers for medical implants, surface modification, host response, and regulatory considerations.

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Expert-level physiology covering organ system function, homeostasis, cardiovascular physiology, respiratory physiology, renal physiology, endocrinology, and integrative physiology.

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Quick-save the last assistant response as a verbatim note in the 2ndBrain Obsidian vault (~/2ndBrain/quick-notes/<year>/). Use when the user asks to quick-save/save the last response to 2ndBrain, or invokes $2ndbrain or /skill:2ndbrain.

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Arquiteto especialista em backend especializado em design de APIs escaláveis, arquitetura de microsserviços e sistemas distribuídos.

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Especialista em Otimização para Mecanismos de Busca para estratégia de conteúdo, SEO técnico, pesquisa de palavras-chave e melhorias de ranqueamento. Use ao otimizar conteúdo do site, melhorar ranqueamentos de busca, realizar análise de palavras-chave ou implementar melhores práticas de SEO. Especialista em SEO on-page, meta tags, schema markup e Core Web Vitals.

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Especialista em acessibilidade web para conformidade WCAG, implementação ARIA e design inclusivo. Use ao auditar sites para problemas de acessibilidade, implementar padrões WCAG 2.1 AA/AAA, testar com leitores de tela ou garantir conformidade ADA. Especialista em HTML semântico, navegação por teclado e compatibilidade com tecnologia assistiva.

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Traduza nós do Figma em código pronto para produção com fidelidade visual 1:1 usando o workflow MCP do Figma (contexto de design, screenshots, assets e tradução de convenções de projeto). Ative quando o usuário fornecer URLs do Figma ou IDs de nó, ou solicitar implementar designs ou componentes que devem corresponder às especificações do Figma. Requer uma conexão funcional com servidor MCP do Figma.

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Estratégias de cache para prompts de LLM incluindo cache de prompt da Anthropic, cache de resposta e CAG (Cache Augmented Generation) Use quando: prompt caching, cache prompt, response cache, cag, cache augmented.

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Banco de dados vetorial gerenciado para aplicações de IA em produção. Totalmente gerenciado, com auto-scaling, busca híbrida (vetores densos + esparsos), filtragem de metadados e namespaces. Latência baixa (<100ms p95). Use para RAG em produção, sistemas de recomendação ou busca semântica em escala. Ideal para infraestrutura serverless e gerenciada.

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Especialista em construir produtos que envolvem APIs de IA (OpenAI, Anthropic, etc.) em ferramentas focadas pela qual as pessoas pagarão. Não apenas 'ChatGPT mas diferente' - produtos que resolvem problemas específicos com IA. Cobre engenharia de prompts para produtos, gestão de custos, rate limiting e construção de negócios de IA defensáveis. Use quando: wrapper de IA, produto GPT, ferramenta IA, envolver IA, IA SaaS.

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Orientação especializada para ajuste fino com GRPO/RL usando TRL para treinamento de modelos com raciocínio e tarefas específicas

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Mescle múltiplos modelos ajustados usando mergekit para combinar capacidades sem retreinar. Use ao criar modelos especializados misturando expertise específica de domínio (math + coding + chat), melhorando performance além de modelos únicos, ou experimentando rapidamente variantes de modelos. Cobre SLERP, TIES-Merging, DARE, Task Arithmetic, mesclagem linear e estratégias de deploy em produção.

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Reduza o tamanho de LLMs e acelere a inferência usando técnicas de pruning como Wanda e SparseGPT. Use para comprimir modelos sem retreinamento, alcançando 50% de esparsidade com perda mínima de acurácia, ou ativando inferência mais rápida em aceleradores de hardware. Cobre pruning não estruturado, pruning estruturado, esparsidade N:M, pruning por magnitude e métodos one-shot.

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Treinar modelos de Mixture of Experts (MoE) usando DeepSpeed ou HuggingFace. Use ao treinar modelos em larga escala com computação limitada (redução de 5× em custos vs modelos densos), implementar arquiteturas esparsas como Mixtral 8x7B ou DeepSeek-V3, ou escalar capacidade de modelo sem aumento proporcional de computação. Cobre arquiteturas MoE, mecanismos de roteamento, balanceamento de carga, paralelismo de especialistas e otimização de inferência.

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