「pe」の検索結果

Predict B-cell and T-cell epitopes for vaccine antigen design and epitope mapping with BepiPred-3.0, DiscoTope-3.0, the IEDB tools, and EL-mode MHC presentation. Encodes the load-bearing asymmetry that T-cell epitope prediction is mature (it reduces to MHC presentation, AUC>0.9) while B-cell prediction is unreliable (linear predictors ~AUC 0.6 because ~90% of real epitopes are conformational) — so structure-based DiscoTope-3.0 on AlphaFold models is the only defensible B-cell path, propensity scales are obsolete, and NetChop is largely redundant on EL-trained models. Use when mapping epitopes or selecting vaccine antigens. MHC binding lives in mhc-binding-prediction.

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Performs 3D shape-based similarity searching using ROCS (OpenEye), USRCAT (ultra-fast), Open3DAlign (RDKit), ESPSim (electrostatic), and ShaEP with explicit handling of Tanimoto-Combo (shape + color), shape vs ECFP4 complementarity, conformer-ensemble searching, alignment optimization, and scaffold hopping. Use when searching for shape-mimicking compounds with different scaffolds, identifying bioisosteric replacements, prospective scaffold hopping, or expanding hit series beyond 2D similarity.

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Orchestrator for the experimentation skill suite — turn assumptions and product questions into rigorous, well-instrumented experiments and decision-grade readouts. Routes through backlog → spec → runbook → readout based on user need and existing artefacts. Platform-agnostic with PostHog as the primary binding. Load when the user asks to design an experiment, A/B test something, set up an experiment, run a holdout, test a hypothesis, decide what to test next, read out experiment results, analyse a test, or says "should we A/B test this", "experiment on the landing page", "is this lift real", "ship or kill this test", "what should we test next", "build an experiment backlog", "test the pricing page", "validate this with an experiment".

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Predict B-cell and T-cell epitopes for vaccine antigen design and epitope mapping with BepiPred-3.0, DiscoTope-3.0, the IEDB tools, and EL-mode MHC presentation. Encodes the load-bearing asymmetry that T-cell epitope prediction is mature (it reduces to MHC presentation, AUC>0.9) while B-cell prediction is unreliable (linear predictors ~AUC 0.6 because ~90% of real epitopes are conformational) — so structure-based DiscoTope-3.0 on AlphaFold models is the only defensible B-cell path, propensity scales are obsolete, and NetChop is largely redundant on EL-trained models. Use when mapping epitopes or selecting vaccine antigens. MHC binding lives in mhc-binding-prediction.

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Performs 3D shape-based similarity searching using ROCS (OpenEye), USRCAT (ultra-fast), Open3DAlign (RDKit), ESPSim (electrostatic), and ShaEP with explicit handling of Tanimoto-Combo (shape + color), shape vs ECFP4 complementarity, conformer-ensemble searching, alignment optimization, and scaffold hopping. Use when searching for shape-mimicking compounds with different scaffolds, identifying bioisosteric replacements, prospective scaffold hopping, or expanding hit series beyond 2D similarity.

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Use this skill when the user asks about CMV vehicle inspections under 49 CFR 396 — DVIRs (Driver Vehicle Inspection Reports), pre-trip inspections, post-trip inspections, periodic inspections, annual inspections, who can perform inspections, OOS criteria, and what makes a "no defect" DVIR valid. Cite 49 CFR 396.

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opencode CLIの動作確認を行うシンプルなスキル。 インストール状態、runコマンド、モデル応答の3項目をチェックする。 Trigger: opencode動作確認, opencode check, opencodeが動くか確認

Convert per-page styled HTML prototypes (stardust under stardust/prototypes/**, or claude-design / Mobirise / Relume / Lovable / v0 / Figma-derived pages, or JSX prototypes pre-rendered to HTML, often under samples/) into Edge Delivery Services (EDS / AEM) blocks and content pages, then deploy via DA. Each prototype section becomes one EDS block; the prototype's per-section CSS becomes that block's CSS scoped under the block class. Use when the user wants to lift styled per-page HTML prototypes into a working EDS site under blocks/ and content/.

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Slackの認証やメッセージ操作、OpenClawの受信・返信を検証するスキル。APIで確かめた結果と実際の画面操作を区別し、証拠と後片付けを確認します。

• Slackの認証やアクセス権の確認
• メッセージの作成・編集・削除テスト
• OpenClawの受信・返信の検証

DiscordにつながるOpenClawのエージェントやセッションへ質問を送り、送信先を確認したうえで、セッション側の判断に任せる投稿や明示指定の投稿を扱います。

• Discord側のエージェントに質問したいとき
• 送信前に宛先を確認したいとき
• 投稿の判断をセッションに任せたいとき

OpenClaw Control UIの画面変更を、状態別の比較ギャラリーと実ブラウザの操作テストで確認し、利用者のコメントや変更前後の画像を残すスキル。

• 読み込み・空・エラー状態の比較
• 画面変更への意見を集めたいとき
• 模擬Gatewayでチャット操作を検証

OpenClawの既存ドキュメントを、仕様や操作の説明をソースで確かめながら再構成し、詳細の移動先やリンク、書式まで検証するスキル。

• 仕様説明を保ちながらページを短くしたいとき
• 詳細仕様を参照ページへ分けたいとき
• 説明を現在のCLIの動作に合わせたいとき

OpenClawのリリース候補を人が試すために、隔離コピーなどの検証環境を準備し、テストの進行とフィードバック整理を支援します。公開前の報告確認も扱います。

• Gatewayの隔離コピーで検証したいとき
• 操作画面ごとに人がテストしたいとき
• 公開前に検証報告を確認したいとき

Telegramの下書きと最終メッセージが届く順序を、OpenClawのQA Labで検証するスキル。QA Channelと実際のTelegramプラグインで同じシナリオを実行します。

• Telegramの下書きと最終配信を確認
• QA Channelで配信フローを検証
• 実際のTelegramプラグインで検証

ローカルネットワーク上のSonosスピーカーを探し、再生・停止・音量を操作します。複数台のグループ化や、お気に入り・再生キューの管理にも対応します。

• 部屋ごとの再生や音量を変えたいとき
• 複数のスピーカーをグループ化したいとき
• お気に入りや再生キューを操作したいとき

AIエージェントと外部ツールをつなぐMCPサーバーを、コマンドで一覧表示・設定・認証し、ツールの呼び出しや入出力の仕様確認まで行うスキル。

• MCPツールと引数の仕様確認
• MCPの接続設定と認証
• JSON引数でツールを呼びたいとき

OpenClawの管理画面でセッションや画面配置を整理し、ダッシュボードを作るスキル。接続先の確認や、遠隔公開時の表示・通信不具合の調査も扱います。

• セッションをグループ化・固定したいとき
• 専用セッションにダッシュボードを作成
• タブやウィジェットを配置したいとき

対話型CLIやSSH、開発用プロセスを新しいターミナルで開くために、実行内容と引数を保った起動計画を作り、対応環境の検出や復旧手順も扱うスキル。

• 対話型CLIを別ウィンドウで開きたいとき
• SSH接続や開発プロセスの起動
• 起動せずに実行計画を確認したいとき

JavaScript・TypeScriptでEthereum用のハッシュ処理を実装・点検し、SHA3との混同による関数識別子や署名、アドレス算出の誤りを防ぐスキル。

• 関数セレクターやイベント識別情報の計算
• 署名や保存位置のハッシュ処理の点検
• 公開鍵からアドレスを算出したいとき

Webページの表示や操作、APIの応答、ビルド・テストの所要時間を計測するスキル。変更前後の結果を比較し、Gitで共有する基準値をもとに性能の悪化を確認します。

• コード変更前後の性能比較
• ページが遅いという報告の調査
• 公開前に性能目標を確認したいとき

Linkアプリで利用者の承認を受け、Hermesが買い物や有料APIの支払いを進めるスキルです。使い捨て仮想カードと共有決済トークンを使い分けます。

• Linkで承認してオンライン購入
• HTTP 402を返す対応APIへの支払い
• LinkアカウントとHermesの接続

ターミナルからMCPサーバーとツールを探し、認証や呼び出し、設定管理を行います。接続済みツールの確認から一時接続、CLIや型の生成まで支援するスキル。

• 設定済みMCPサーバーとツールの確認
• MCPツールを単発で呼び出したいとき
• サーバーの認証と設定管理

既存のPyTorch学習コードを少ない変更で複数GPUや複数マシン向けに整え、混合精度やメモリを節約する設定、学習の起動方法まで案内します。

• 単一GPUの学習を複数GPUへ移したいとき
• 混合精度で学習したいとき
• DeepSpeedやFSDPでメモリを節約

StripeやLinearなど54のサイトの配色・文字・余白を参考に、HTML/CSSのページを制作します。部品や画面幅に応じた表示も揃えるスキル。

• Stripeを参考にしたLP制作
• Linearを参考にしたダッシュボード制作
• 資料サイトのデザイン制作