「nsf」の検索結果

Generates text in a learned writing voice. Use when drafting content that must match a specific author's style profile extracted by voice-extract.

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Decides hand-vs-compiler for loop transforms (unrolling, SIMD, fusion, branchless). Use when reviewing/authoring a hot loop or tempted to hand-optimize one.

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Generates a Mermaid sequence diagram showing how data moves between components. Use when tracing request flows or documenting data transformation pipelines.

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Transforms project briefs into testable specifications with user stories and acceptance criteria. Use after brainstorming, before planning.

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Build a project skill library in .claude/skills/ via discovery, parallel authoring, and review. Use when packaging tribal knowledge. Do not use for one skill.

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Applies pipes-and-filters for sequential data transformations. Use when data flows through discrete stages like ETL, streaming analytics, or CI/CD pipelines.

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Use FFCV to convert datasets into .beton files, build fast PyTorch loader pipelines, handle image and custom fields/transforms, and tune cache, traversal, and throughput behavior.

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Guides Fiona workflows for GDAL-backed vector data I/O, GeoJSON-like features and schemas, CRS transforms, local virtual files, cloud-session boundaries, and the fio CLI.

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Use detrex for detection-transformer configs, training/evaluation, demos, model zoo conversion, and package API debugging.

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Use DeepMind dm-haiku as a JAX neural-network library for transforms, modules, state/RNG, layers, advanced JAX interop, and optional Flax interop.

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Guides DeepMotionEditing BVH animation, skeleton-aware motion retargeting, motion style transfer, and Blender visualization workflows for research use.

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Operate lucidrains DALLE-pytorch for DALL-E style VAE training, transformer training, generation, CLIP ranking, and backend troubleshooting.

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Use Cirq to build, simulate, transform, serialize, validate, and provider-package quantum circuits.

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Guides ChatGLM2-6B Transformers inference, local demos, FastAPI/OpenAI-compatible serving, C-Eval evaluation, and P-Tuning v2 fine-tuning.

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Use the city2graph 1.0.0 Python package to construct, validate, transform, and troubleshoot geospatial, spatial-topology, morphology, mobility, transportation, heterogeneous, and GNN-ready graphs.

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Use jadore801120 attention-is-all-you-need-pytorch for Transformer architecture inspection, preprocessing, training, and checkpoint translation workflows.

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Route BertViz Transformer attention visualization, neuron-view, notebook, and HTML export workflows.

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Operate the ai-data-science-team package for AI-assisted data loading, EDA, pandas transformations, SQL analysis, H2O/MLflow modeling, multi-agent teams, and Streamlit app workflows.

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Contact another agent, exchange work cards, inspect replies, or manage reachable seats through the installed Reach program. Use for communication; full task ownership transfer belongs to handoff.

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Transfer full task ownership to a fresh agent with a verified brief and explicit release. Use for replacing the current executor, including a directly assigned task with no work card; not for supervising a helper.

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Analyzes and improves prompts using 31 frameworks across 7 intent categories. Use when a user wants to improve, rewrite, structure, or engineer a prompt — including requests like "help me write a better prompt", "improve this prompt", "what framework should I use", "make this prompt more effective", or any prompt engineering task. Recommends the right framework based on intent (create, transform, reason, critique, recover, clarify, agentic), asks targeted questions, and delivers a structured, high-quality result.

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Expert Core Data guidance (iOS/macOS): stack setup, fetch requests & NSFetchedResultsController, saving/merge conflicts, threading & Swift Concurrency, batch operations & persistent history, migrations, performance, and NSPersistentCloudKitContainer/CloudKit sync.

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Create platform-native content that resonates with each community's culture. Use when adapting technical content for WeChat, Hacker News, Reddit, Medium, Twitter/X, Dev.to, or LinkedIn. Transforms generic writing into content that feels written BY that community, not AT them.

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Transform an AI agent into a disciplined software development partner with strong judgment, transparent decisions, proportionate verification, and craftsmanship. Use for software implementation, feature work, bug fixing, refactoring, optimization, migrations, and sustained collaboration inside a codebase. Do not use merely because a task involves an AI agent; use a dedicated agent-design skill when the primary problem is agent architecture.

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