「ml」の検索結果

日本語を主対象とする資料から選択式の問題を 1 ページのフォームで出し、採点結果を学習履歴に残し、解説を絵解きノート（HTML）とテキストブック（PDF）に蓄積し、書き手向けの還流レポートを作るスキル。「理解度を確認して」「この資料でクイズして」「読めているかテストして」「内容を復習したい」などで発動する。

Molecular ML with diverse featurizers and pre-built datasets. Use for property prediction (ADMET, toxicity) with traditional ML or GNNs when you want extensive featurization options and MoleculeNet benchmarks. Best for quick experiments with pre-trained models, diverse molecular representations. For ready-made ADMET numbers without training a model use admet-prediction; for benchmark datasets and task-aware splits use pytdc.

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Used when the user asks to "create slides", "make a presentation", "build a deck", "design slides", "generate a pitch deck", "create a conference talk", "make a keynote", "presentation design", "slide layout", "slide template", "presentation structure", or mentions slides, presentations, decks, or talks in any context. Also triggers when the user wants to plan the content and visual direction of a presentation before generating it. This is the entry-point orchestrator that drives the full slide creation workflow across both HTML and PPTX formats. Examples: "I need to create slides for my conference talk about AI adoption", "can you turn this markdown into a presentation?", "I have a product demo tomorrow and need visual materials", "convert my existing PowerPoint to interactive HTML slides".

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Use this skill when working with Twilio communication APIs for SMS/MMS messaging, voice calls, phone number management, TwiML, webhook integration, two-way SMS conversations, bulk sending, or production deployment of telephony features. Includes official Twilio patterns, production code examples from Twilio-Aldea (provider-agnostic webhooks, signature validation, TwiML responses), and comprehensive TypeScript examples.

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Set up systematic data labeling workflows using Label Studio or similar tools. Implement quality controls, measure inter-annotator agreement, manage labeler teams, and integrate labeled data into ML training pipelines. Use when starting a supervised ML project that requires labeled training data, when model performance is limited by insufficient labeled examples, when labeling text, images, audio, or video, or when implementing active learning to prioritize the most valuable examples.

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Create a Quarto document for reproducible reports, presentations, or websites. Covers YAML configuration, code chunk options, output formats, cross-references, and rendering. Use when creating a reproducible analysis report, building a presentation with embedded code, generating HTML, PDF, or Word documents from code, or migrating an existing R Markdown document to Quarto.

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Build a feature store using Feast for centralized feature management, configure offline and online stores for batch and real-time serving, define feature views with transformations, and implement point-in-time correct joins for ML pipelines. Use when managing features for multiple ML models, ensuring training-serving consistency, serving low-latency features for real-time inference, reusing feature definitions across projects, or building a feature catalog for discovery and governance.

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Create slide presentations from topics, URLs, PDFs, git repos, or vault notes. Use this skill when the user asks to make slides, create a presentation, build a deck, or says "slides about X". Handles research, synthesis, outline, and creation. Default output is reveal.js HTML; pptx available on request. Also handles editing existing slide decks (HTML or pptx). Triggers on /slides, /slide-maker, or any request involving presentation creation.

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Flask web framework conventions: app factory pattern with create_app(), Blueprint registration with url_prefix, MethodView for class-based API views, Marshmallow schema validation, WTForms for HTML forms, Flask-Login for session auth, flask-jwt-extended for stateless API auth, Jinja2 template conventions, error handlers, and extension initialization. Activated automatically by flask-plugin/stack.md. Use this skill to: - Structure Flask applications with the app factory and per-feature Blueprints. - Validate JSON request data with Marshmallow and HTML forms with WTForms. - Implement session-based auth with Flask-Login or token auth with flask-jwt-extended. - Render Jinja2 templates safely or return JSON responses for API mode. - Register global error handlers for consistent error responses. Do NOT use this skill for: - SQLAlchemy ORM model patterns and Flask-Migrate — see flask-plugin:sqlalchemy-patterns. - Python language idioms — see python-foundation:python-conventions. - Testing patterns — see python-foundation:pytest-testing.

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Python project tooling: pyproject.toml as the single source of truth, package managers (pip, Poetry, uv, pipenv), virtual environments, lockfiles, ruff (lint + format), mypy (type checking), and console scripts / entry points. Stack-agnostic — referenced by every Python plugin in the marketplace. Use this skill to: - Read pyproject.toml (or requirements.txt / Pipfile) to learn which package manager and Python version the project uses. - Install, add, and remove dependencies with the project's package manager. - Run ruff for formatting and linting, mypy for type checking. - Define console scripts and entry points for CLI applications. Do NOT use this skill for: - Language idioms — see python-foundation:python-conventions. - Testing patterns — see python-foundation:pytest-testing. - Framework-specific tooling (django management commands, flask CLI) — see framework plugin skills.

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This skill should be used when the user asks about "plugin settings", "store plugin configuration", "user-configurable plugin", ".local.md files", "plugin state files", "read YAML frontmatter", "per-project plugin settings", or wants to make plugin behavior configurable. Documents the .claude/plugin-name.local.md pattern for storing plugin-specific configuration with YAML frontmatter and markdown content.

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.github/workflows/*.yml を自動解析し、CI で定義されたチェックをローカル実行する汎用スキル。 lint・fmt・test・build・audit 等に限定せず、ワークフローの run ステップを抽出して実行する。 エラーがあれば修正し、再実行して確認する。 Use when: CI を通したい、lint/test を実行したい、CI チェックしたい、 ワークフローをローカルで試したい。 Triggers: "CI", "ci-check", "lint", "test", "format", "fmt", "audit", "チェック", "検証", "CI 通して", "テスト実行", "ビルド確認"

Claude Code の SubAgent（agents/*.md）を正しく定義するためのベストプラクティスガイド。 YAML frontmatter、ツール選択、3-Phase 構造、コンテキスト受け渡し、アンチパターンを網羅。 Use when: agents/*.md を書く、SubAgent 定義を改善する、エージェントの動作が想定外、 コンテキストが渡らない、ツール選択に迷う。 Triggers: "subagent", "agent definition", "agents/*.md", "エージェント定義", "サブエージェント", "3-Phase", "context passing", "コンテキスト渡し", "tool selection", "ツール選択", "subagent_type", "bypassPermissions"

機能要件から画面構成・ワイヤーフレームまでを段階的に落とし込むスキル。 design-discussion や feature-discussion の成果物を入力として、 2ステップ（アクションフロー → ワイヤーフレーム + 画面設計ノート）で画面設計を行う。 ワイヤーフレームを見ながらユーザーと一緒に必要な機能・画面要素を詰めていく。 成果物は PlantUML Salt による視覚的なワイヤーフレーム。 Use when: 機能から画面に落としたい、画面構成を考えたい、 ワイヤーフレームを作りたい、画面設計をしたい、画面フローを整理したい。 design-discussion の後に使うと効果的。 Triggers: "画面構成", "画面設計", "ワイヤーフレーム", "画面に落とす", "ui flow design", "UIフロー設計", "wireframe", "画面を考えたい", "UIフロー", "画面遷移", "screen design", "画面フロー", "screen flow"

Apple Human Interface Guidelines (HIG) に準拠した iOS アプリの UI を、 単一 HTML ファイルの「実際に動くインタラクティブプロトタイプ」として生成するスキル。 iPhone 15 Pro 相当のデバイスフレーム、ステータスバー、ナビゲーションバー、タブバー、 Inset Grouped リスト、モーダル/シート、アラートを iOS 純正の見た目で再現し、 タップ・スワイプ・入力・画面遷移がすべて動作する状態で出力する。 Claude Design / Artifact でそのまま開ける形式。 Use when: iOS アプリの UI を作りたい、アプリのモック画面が欲しい、 HIG 準拠のデザインを作りたい、iPhone 風のプロトタイプを作りたい、 アプリのデザイン案を可視化したい、App Store 提出用アプリの画面イメージを作りたい。 Triggers: "iOS アプリ UI", "iOS デザイン", "HIG", "Human Interface Guidelines", "iPhone モック", "アプリのモック", "iOS プロトタイプ", "アプリ画面を作って", "iOS UI プロトタイプ", "Claude Design", "ネイティブアプリ風", "アプリのデザイン"

Fix Node.js CLI tools crashing inside Docker containers when host-installed node_modules require a newer Node version than the container provides. Use when: (1) "SyntaxError: Invalid regular expression flags" with /v flag in string-width or similar packages, (2) node_modules installed on host with Node 20+ but container has Node 18, (3) `npm install` with file: protocol creates symlinks that break inside Docker, (4) pnpm workspace packages become broken symlinks in containers. Covers version detection, Node binary mounting, and npm install strategies for cross-version compatibility.

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How to write a Grafema batch-mode plugin that reads the graph and filesystem, then writes new edges/nodes directly to RFDB. Use when: (1) need to add project-specific edges that generic analyzers can't produce, (2) need to read config files (JSON/YAML) and trace values into code, (3) implementing framework-specific resolvers (Django settings, Express routes, pipeline configs). Covers: grafema.config.yaml plugin config, RFDB field naming (src/dst NOT source/target), addEdges/addNodes API, RFDBServerBackend connection pattern.

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把确认版模块 HTML、整页 HTML 中指定的 Section，或既有 Elementor 页面中用户明确批准的简单强参考模块，以克制字段实现为插件式 Elementor Widget。用于新增或迁移单个已确认 Widget；不用于设计探索、复杂参考图直做、批量整页实现、旧 Widget 排错、主题开发或发布。

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Design and visually validate implementation-agnostic website pages or modules from an approved Design System and confirmed content. Use for Module Design Solutions, Page UI Architecture Maps, media, evidence, page motion budgets, section motion intent, visual-direction images, and direction review before HTML. Do not use to write or review HTML/CSS/JS, run browser implementation QA, plan platform fields, or implement CMS components.

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Use when 量化调优闭环中需要生成或修改一轮调优所需的 Practice YAML，包括敏感层分析、策略决策、写出 YAML 文件和校验。

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对 DiT（扩散/多模态生成）模型执行 W8A8 动态（data-free）或 W8A8 MXFP8（data-free）量化。覆盖 HunyuanVideo、Wan2.2-T2V/I2V/TI2V、FLUX.1-dev（已迁移）、SD3、Sana、HunyuanDiT、CogViewX 等。YAML apiversion 固定 multimodal_sd_modelslim_v1，统一 MultimodalPipelineInterface 重构路径（不再保留 LegacyMultimodalPipelineInterface）。模板与字段以 msmodelslim/model/hunyuan_video/model_adapter.py（唯一已迁移到重构路径且 lab_practice YAML 已 validated 的 DiT）为参考；其它 DiT 需按各自推理仓的 `parse_args` 调整字段集合。data-free 指不引入外部激活校准数据，spec.dataset（校准集短名，短名如 wan2_2_t2v；enable_dump: false 时不参与 dump）仍必填；精度调优通过下游经验库 L2 §7 + 直接调 `quantization-expert-experience-tuning-rules/scripts/apply_rollback.py`（整层回退）扩展 exclude 列表，闭环由 `quantization-accuracy-tuning-orchestrator` 调度。

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提供 msModelSlim 的通用快速量化指引，包含安装、最简 YAML 配置与基础执行校验。适用于用户询问 msmodelslim 安装、快速量化、配置 yaml、linear_quant 或 minmax 基础参数时。

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Programmatic React video best practices for Remotion. Use this skill whenever the user is writing, debugging, or rendering Remotion code — compositions, useCurrentFrame animations, interpolate, spring, Sequence timing, <Img>/<Video>/<Audio> from @remotion/media, staticFile, calculateMetadata, the Studio preview, `npx remotion render`, captions, subtitles, voiceover, audio visualization, ffmpeg, transitions, light leaks, transparent video, Lottie, 3D scenes, Mapbox flyovers. Triggers especially on HtmlInCanvas / "html in canvas" requests, CRT terminal effects, glitch effects, video shaders, WebGL video, and any request to scaffold a new programmatic React video. Owns `remotion render` and everything about Remotion code. Do NOT trigger for finished MP4 ad assembly from existing slides (that is `/video-content`) or for the inspiration-to-MP4 reference-video pipeline (that is `/cmo-video`).

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Brand-grounded Remotion video pipeline. Take a brief, ground it in `brand/` (voice, audience, positioning, creative-kit), write a beat sheet, scaffold a fresh Remotion project, generate any required assets, compose with frame-driven animations, and bake a final MP4. Use this skill whenever the user wants to build a NEW Remotion video from scratch — product films, motion graphics, code-driven shaders, CRT/glitch effects, HTML-in-canvas demos, React video. Triggers on requests like "make a remotion video", CRT/glitch/scanline effects, html-in-canvas demos, video shaders, WebGL video, and frame-driven React video. This is the mktg-native sibling of the personal `/cmo-video` skill: `/cmo-video` recreates the *style* of an existing reference video; `/cmo-remotion` builds something new from a brief. Always load `remotion-best-practices` before stage 5 (compose).

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