2,321 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Databricks documentation reference via llms.txt index. Use when other skills do not cover a topic, looking up unfamiliar Databricks features, or needing authoritative docs on APIs, configurations, or platform capabilities.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Continue the current local Codex conversation and coding task in an AgentKit Studio cloud Codex Sandbox using a Studio URL and short one-time pairing code. Use when the user asks to hand off, migrate, or continue a local repository in Studio, especially when a prompt contains a Studio address and pairing code. Export the complete user-visible user and assistant message history from every prior turn, including interrupted turns and progress commentary, create a temporary Studio Sandbox, restore tracked and non-ignored working-tree files plus Git metadata, inject that visible history into the cloud Thread, transfer GitHub CLI authentication separately when needed, and send one final continuation message; never copy system or developer prompts, reasoning, tool logs, SQLite state, global configuration, local skills, or SSH private keys.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Designs and deploys custom agent teams for specific business workflows. Interactive discovery of business processes, then generates complete team configurations with specialized agent roles, tool access, communication protocols, and handoff rules.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Python package creation and PyPI distribution via pyproject.toml and entry points. Use when publishing a package or setting up build configuration.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Provides standardized pytest config, reusable fixtures, and CI integration patterns. Use when setting up or auditing a Python plugin's test infrastructure.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Catalog every config axis, its defaults and guards. Use when adding or auditing configuration. Do not use for running gates; use night-market-operations.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Gaussian-SLAM for CUDA RGB-D dense SLAM, Gaussian-splatting mapping, dataset/configuration preflight, checkpoint evaluation, reconstruction metrics, and global-map refinement.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes evo trajectory-evaluation workflows for APE/RPE, trajectory I/O, result analysis, configuration, and programmatic usage.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Operate FastReID setup, configuration, datasets, model/inference APIs, training/evaluation workflows, deployment/export paths, and extension projects for person and vehicle re-identification.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Galaxy repository guidance for server configuration, APIs, tool and workflow development, data/storage, Tool Shed operations, and web-client development.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Guides fg-data-profiling data profiling, report generation, configuration, CLI, comparison, privacy, and optional Spark/notebook integration workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use this repo skill for DiscoArt image generation, configuration/prompt scheduling, CLI, Jina serving, Docker runtime planning, and troubleshooting.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use for Electricity Maps contrib parser development, capacity updates, zone/exchange configuration maintenance, and focused repo validation workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DreamerV2 2.2.0 for TensorFlow world-model reinforcement-learning training, custom Gym integration, typed experiment configuration, replay/checkpoint management, and JSONL/TensorBoard evaluation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Detectron2 for object detection, segmentation, configuration, datasets, training, inference, export, and extension workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DeepSpeed for distributed training, inference acceleration, ZeRO configuration, parallelism/MoE design, profiling, autotuning, and operational diagnostics.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use this repo skill for Dask, the Python parallel computing library, when working with lazy task graphs, schedulers, Dask Array, Dask DataFrame, Dask Bag/bytes IO, configuration, diagnostics, CLI usage, or contributor validation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Guide Det3D PyTorch 3D object-detection workflows across configuration, KITTI/nuScenes/Lyft data preparation, GPU training and evaluation, custom CUDA operations, and visualization.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Guide DeepMedic 0.8.4 workflows for multi-modal 3D NIFTI medical-image segmentation, including data preparation, model configuration, training, checkpoint continuation, inference, and CPU/CUDA troubleshooting.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Spotify Chartify to build tidy pandas/Bokeh charts, route plot workflows, customize styling, and diagnose output/configuration issues.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes CenterNet object-detection training, evaluation, configuration, and setup workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes Cognee AI memory platform tasks across SDK memory APIs, graph/RAG retrieval, configuration, custom pipelines, session memory, CLI, API, MCP, and deployment workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Route BiRefNet image segmentation, matting, inference, configuration, training, evaluation, and model-export workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes AWS SDK for pandas (awswrangler) workflows across S3 lakehouse data, Athena/Glue catalogs, SQL connectors, runtime configuration, and AWS service integrations.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。