「diff」の検索結果

Identifies differentially bound ChIP-seq regions between conditions using DiffBind, csaw (sliding windows), DESeq2/edgeR/PyDESeq2 on count matrices, NormR (control-aware), or MAnorm2. Distinguishes three distinct normalization problems (composition bias, trended bias, global shifts) and matches each to its appropriate fix including spike-in scaling. Use when comparing ChIP-seq binding between experimental conditions, choosing normalization for global vs local changes, integrating spike-in data, or reconciling DiffBind/DESeq2 disagreement.

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Diff a live page's accessibility violations against a baseline — by default compares uncommitted changes (stash-based), or pass --branch [<name>] to diff against a branch. Reports only new violations introduced, violations fixed, and pre-existing count. Use `scan` for a full audit with no diffing.

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Expert-level differential equations knowledge. Use when working with ordinary differential equations, partial differential equations, systems of ODEs, Laplace transforms, Fourier methods, boundary value problems, stability analysis, or numerical methods for ODEs. Also use when the user mentions 'ODE', 'PDE', 'initial value problem', 'boundary value problem', 'Laplace transform', 'separation of variables', 'eigenvalue problem', 'heat equation', 'wave equation', 'Laplace equation', 'stability', or 'phase plane'.

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spec-drift issue が起票され diff トリアージが必要なとき、C11 が再構成した issue 単位の完全 diff を hunk 化し name/type/required/enum/semantics 各軸の影響を before/after/evidence 付きで判定して triage-report を出したいときに使う。

Diff a live page's accessibility violations against a baseline — by default compares uncommitted changes (stash-based), or pass --branch [<name>] to diff against a branch. Reports only new violations introduced, violations fixed, and pre-existing count. Use `scan` for a full audit with no diffing.

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Build a rich, self-contained HTML explanation of a code change — diff, branch, commit range, MR/PR — with background, intuition, a code walkthrough, diagrams, and a glossary, then quiz the reader interactively in chat. Use when the user asks to explain a change, understand a PR/MR, walk through a diff, onboard onto a branch, or says "explain this PR", "what does this branch do", "teach me this change", or "/explain-diff".

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ISTQB/JSTQB のテストプロセス各工程の出口ゲートとして、工程成果物（test-plan.md / test-analysis.md / test-design.md / test-case.md / テスト実装 / test-execution-log.md / test-monitoring.md / test-summary-report.md）をレビューするスキル。決定論スクリプトの機械検査（トレーサビリティ ID 突合・テンプレ準拠）と test-reviewer サブエージェントの定性レビューを行い、利用者が通過/条件付き通過/差し戻しを判定して軽量記録 test-review-<工程>.md を残す。上流の仕様・基本設計（spec / design-doc 工程。docs/dev/<対象>/spec.md・basic-design.md）は機械検査と利用者判定のみの軽量ゲートとして扱う。各工程スキル（test-plan〜test-report / feature-spec / basic-design）が完了宣言の前に本スキルの実行を促す。ソースコード diff のレビュー（diff-review）とは別物で、対象はテストプロセスの成果物のみ。成果物の修正・代作はしない。/test-review <テスト対象名> [工程] で明示的に呼び出されたときのみ使用する。

UIKit iOS/iPadOS UI フレームワークリファレンス。 UIViewController, UINavigationController, UITabBarController, UISplitViewController, UIView, UILabel, UIButton, UITextField, UIScrollView, UIStackView, UITableView, UICollectionView, diffable data source, NSDiffableDataSourceSnapshot, UICollectionViewCompositionalLayout, Auto Layout, NSLayoutConstraint, NSLayoutAnchor, UILayoutGuide, intrinsicContentSize。

自分の作業ブランチの PR 提出前セルフレビュー（diff の包括チェック）。「セルフレビューして」「消し忘れがないか確認して」「diff を徹底チェックして」「変更漏れ・削除漏れを見て」等の依頼時、PR 作成前の最終確認時に使用。境界: 他者 PR のレビューは pr-review、コードベース全体は codebase-review。

リファクタリング（構造変更）と機能変更（behavior change）が同一 diff に混在していないかを識別し、structural change に対する external behavior preservation の証拠（テスト・型・静的解析）が揃っているかを diff-time で確認する。証拠不足のときは Characterization Test 追加を促すか question とする。DTO/公開 API の破壊的変更検出は api-compatibility、完了主張の反証や抽出リファクタの性能特性退行は refactor-claim-audit、新知識の命名・責務・境界への反映は knowledge-to-code-alignment、投機的抽象化・スコープ逸脱は altitude-generalization / fix-scope-integrity へ委譲する

diff-time で「影響範囲を repo 全体で調査した証拠」「失敗系を検証した証拠」「外部依存・レート制限・キャッシュ整合を確認した証拠」の欠落を検出する evidence-sufficiency 観点。defect そのものは既存 skill へ委譲し、本 skill は「そのリスク種別を調査した証拠が差分・PR 本文・テストに残っているか」の meta 評価のみを行う。証拠が同一 diff に同梱（テスト・canary・grep 記録）されていれば充足とみなす

テストは存在するがアサーションが実質何も検証しておらず、実装が壊れても落ちない（常に PASS する）構造を diff-time で検出する。Check 1 missing assertion（テスト本体にアサーションが無い）、Check 2 tautological assertion（定数同士・入力自身・mock の戻り値自身を assert し SUT に依存しない）、Check 3 nonexistent expected literal（assertDontSee / assertNotContains 等の期待文字列が対象ファイルに実在しない）、Check 4 stale expected value（同一 diff で対象の出力が変わったのに期待値が据え置き）、Check 5 unscoped expectation（汎用的な属性・クラスを応答全体に対して assert し対象要素にスコープされていない）、Check 6 swallowed failure（例外の握り潰しや到達しない位置のアサーションで判定が成立しない）、の 6 Check を対象とする report-only。テストの有無は test-existence、未テスト経路の量は coverage-gap、非決定性は flaky-test、命名は test-naming、JS/TS の un-awaited resolves / rejects は vitest-mock-isolation、tdd-ledger artifact ベースの RED/GREEN 検証は plangate-tdd-evidence、.only / .skip / xit / @ts-ignore と空の catch は heuristic-review.mjs の決定論検出器へ委譲する

Differential abundance (DA) and differential state (DS) analysis for flow and mass cytometry - tests which cell populations change in frequency or marker expression between conditions using diffcyt (edgeR/voom/GLMM for DA, limma/LMM for DS), with cydar, CITRUS, and compositional methods (sccomp, scCODA, DCATS) as alternatives. Covers the sample-is-the-experimental-unit principle, design/contrast and mixed-model formulas, compositionality of cluster proportions, and FDR across clusters. Use when comparing populations between groups, choosing a DA method, handling paired/batch designs, or deciding whether compositional correction is needed.

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Differential abundance (DA) and differential state (DS) analysis for flow and mass cytometry - tests which cell populations change in frequency or marker expression between conditions using diffcyt (edgeR/voom/GLMM for DA, limma/LMM for DS), with cydar, CITRUS, and compositional methods (sccomp, scCODA, DCATS) as alternatives. Covers the sample-is-the-experimental-unit principle, design/contrast and mixed-model formulas, compositionality of cluster proportions, and FDR across clusters. Use when comparing populations between groups, choosing a DA method, handling paired/batch designs, or deciding whether compositional correction is needed.

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Identifies differentially bound ChIP-seq regions between conditions using DiffBind, csaw (sliding windows), DESeq2/edgeR/PyDESeq2 on count matrices, NormR (control-aware), or MAnorm2. Distinguishes three distinct normalization problems (composition bias, trended bias, global shifts) and matches each to its appropriate fix including spike-in scaling. Use when comparing ChIP-seq binding between experimental conditions, choosing normalization for global vs local changes, integrating spike-in data, or reconciling DiffBind/DESeq2 disagreement.

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State-of-the-art text-to-image generation with Stable Diffusion models via HuggingFace Diffusers. Use when generating images from text prompts, performing image-to-image translation, inpainting, or building custom diffusion pipelines.

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Reconcile a converted/built web page against its source prototype with two complementary probes — a PIXEL/layout diff (stretched images, dropped wraps, blank renders, colour flips) and a STRUCTURAL content+typography diff (dropped/mis-slotted headings, eyebrows, CTAs; rendered-face font forks). Stack-agnostic via profiles (eds | generic). Use after converting a prototype to EDS/AEM (the stardust:deploy Step 10), or for any prototype↔build fidelity check; invocable as stardust:diff and from workflows.

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Hunt shadow / zombie / undocumented API surface (OWASP API9 Improper Inventory Management) — enumerate the full API version history (v1/v2/beta/legacy paths, header- and subdomain-based versioning), pull and diff every reachable OpenAPI/Swagger spec (including ones only findable via the Wayback Machine), and behaviorally diff old vs. current versions for auth/rate-limit/validation regressions rather than just response-shape differences. Distinct from hunt-api-misconfig, which owns exploitation once you have a spec or endpoint (mass assignment, JWT, OData, Swagger-chain attacks); distinct from hunt-subdomain, which owns host-level discovery. This skill owns the version-inventory and behavioral-diff workflow itself. Use when the target has versioned API paths, multiple specs, a changelog referencing deprecated endpoints, or a mobile app whose hardcoded backend calls look older than the current web app's.

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Build, debug, optimize, and deploy ComfyUI workflows for diffusion image, video, and audio generation. Activate on: ComfyUI workflow, ComfyUI custom node, ComfyUI API, ComfyUI Manager, KSampler, FLUX in ComfyUI, Wan 2.2 ComfyUI, Hunyuan video ComfyUI, LTX video ComfyUI, IPAdapter, ControlNet ComfyUI, Kijai wrapper, ComfyDeploy, RunComfy, ComfyUI security, GGUF quantization, TeaCache, Nunchaku, ACE-Step ComfyUI, F5-TTS ComfyUI, subgraphs ComfyUI. NOT for: A1111/Forge/Invoke (different UIs), training pipelines from scratch, non-diffusion ML models, or general image-API integrations (use generative-video-2026 / generative-music-audio / media-gen-deployment).

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現在のブランチの変更差分だけを点検し、冗長なコメントや不要な防御処理、型の強引な変換、周囲と合わない書き方を、動作を変えずレビュー前に整理するスキル。

• AI生成コードの冗長コメント整理
• 不要な防御処理や型変換の点検
• 変更箇所を周囲の書き方にそろえる

コード変更を確認する人に向けて、図や差分による要約、変更前後の動作証拠、取り消しやすさと影響範囲を短く整理したプルリクエスト本文を書くスキル。

• プルリクエスト本文を作成したいとき
• 構成変更をツリーや差分で説明したいとき
• 画面変更の前後を証拠で示したいとき

Predicts protein-small-molecule binding poses with DiffDock and DiffDock-L from PDB or sequence plus SMILES/SDF/MOL2. Covers batch docking, pose triage, confidence interpretation, and validation. Use for molecular docking and virtual-screening pose generation, not binding-affinity prediction.

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