3,863 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Subtour-elimination methods for TSP, VRP, pickup/dropoff routing, and routing MIPs with binary arc variables. Use when route-continuity constraints may permit disconnected cycles and the model needs MTZ constraints, flow-based connectivity constraints, DFJ subset cuts, or lazy/iterative subtour cuts.
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 skill when computing 3D step-response performance metrics for point-to-point drone flight — rise time, settling time, percent overshoot, and steady-state error based on Euclidean distance to the final target. Use instead of 1D stepinfo for any flight where all three position axes move simultaneously.
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。
Diagnostic guide for RL-based post-training of language models (GRPO, PPO, REINFORCE, DPO). Use proactively when debugging a training pipeline that shows no improvement, loss anomalies, reward stagnation, NaN gradients, or other unexpected behavior during reinforcement learning fine-tuning. Work through all pipeline stages — reward, advantages, log-probs, loss, generation/decoding — before concluding the diagnosis is complete; stopping after one or two fixes is a common failure mode. Covers log-probability math, advantage estimation, numerical stability, reward processing, and generation/decoding pipeline 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。
Implement mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections) for stabilizing deep network training. Use when implementing residual connection improvements with doubly stochastic matrices via Sinkhorn-Knopp algorithm. Based on DeepSeek's 2025 paper (arXiv:2512.24880).
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。
Methodology for clause-by-clause review of a contract against a structured deviation policy ("playbook"). Covers how to walk a playbook, locate the matching provision in the contract, apply rule types (max-value, must-be-present, must-be-absent, acceptable-set, must-have-feature), classify the result (ok / risk / reject), choose the prescribed action, and ground each finding in a verbatim excerpt. Use whenever reviewing any contract — NDA, MSA, vendor DD questionnaire, lease, DPA — against a structured rules-based playbook.
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。
Combine visual features (face detection, lip movement analysis) with audio features to improve speaker diarization accuracy in video files. Use OpenCV for face detection and lip movement tracking, then fuse visual cues with audio-based speaker embeddings. Essential when processing video files with multiple visible speakers or when audio-only diarization needs visual 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。
Build unified multi-level category taxonomy from hierarchical product category paths from any e-commerce companies using embedding-based recursive clustering with intelligent category naming via weighted word frequency analysis.
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 when producing a minimally changed repaired 2D layout in JSON from extracted architectural geometry and rule-based clearance constraints.
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。
Configure HTTP/SSE transport for web-based MCP servers with proper endpoints, authentication, and CORS.
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。
Generate getopts-based argument parsing for shell scripts with short/long options and 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。
Generate argparse-based Python CLI applications with subparsers, type converters, and standard library patterns. Creates lightweight Python CLIs without external dependencies.
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。
Generate Cobra/Viper-based Go CLI applications with persistent flags, subcommands, and configuration management. Creates production-ready Go CLI with modern patterns.
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。
Generate Click-based Python CLI applications with decorators, groups, context, and modern Python patterns. Creates complete scaffolded CLI with proper project structure.
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。
Create consistent chalk-based color and styling system for CLI output with themes, semantic colors, and formatting utilities.
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。
Select optimal graph algorithm based on problem constraints
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。
Generate Clap-based Rust CLI applications with derive macros, subcommands, and modern Rust patterns. Creates production-ready Rust CLI with proper cargo structure.
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。
Generate comprehensive test cases including edge cases, stress tests, and counter-examples for algorithm correctness verification. Supports random generation, constraint-based generation, and brute force oracle comparison.
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。
Induce visual patterns from examples — few-shot visual reasoning, grid-based pattern recognition, and ARC-style inductive inference.
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。
LLM-based zero-shot and few-shot classification for flexible intent detection
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。
Select optimal data structure based on operation requirements
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。
Conditional edge routing and state-based transitions for LangGraph 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。
LangChain memory integration including ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory, and vector-based memory
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。
Complexity-based task routing with Q-Learning optimization, Agent Booster WASM fast-path, and Mixture-of-Experts model selection.
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。
Transform research findings into actionable implementation plans with stakes-based rigor, test-first strategy, and granular task decomposition.
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。