3,472 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Field operations in OpenConstructionERP: punch list, daily diary, HSE observations and task tracking on site. Use when automating construction site workflows (deficiencies, diaries, safety, site tasks).
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。
CHAIN multiple existing skills into custom multi-step workflows. Programmable skill combinations with automatic handoffs. Create composite skills from building blocks with conditional logic.
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。
Build, modify, debug, and cloud-validate VeADK Agents from an accepted product intent. Use for VeADK architecture, tools, workflows, memory, knowledge, executable AgentKit projects, local tests, and AgentKit build/deploy/invoke/log repair loops. Do not use for unrelated user requests, other Agent frameworks, standalone cloud administration, or production Runtime 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。
Generates terminal recordings using VHS tape scripts and produces GIF outputs. Use when creating demo GIFs or documenting CLI workflows for tutorials.
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。
Automates desktop GUI workflows via computer use API with screenshot capture. Use when scripting GUI interactions or recording browser sessions for tutorials.
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 multi-tool workflows through MCP servers for large datasets and pipelines. Use when Bash tool overhead is limiting throughput on data-heavy tasks.
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。
Scaffolds new projects with git, CI/CD workflows, pre-commit hooks, and build config. Use when starting a new Python, Rust, or TypeScript project from scratch.
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。
Use ExecuTorch to export PyTorch models to edge runtime artifacts, build host/device runtimes, choose delegates, profile/debug execution, and operate specialized Qualcomm, Cortex-M, LLM, and binary-size 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 face-alignment installation, import checks, landmark-detection workflows, and detector-backend 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。
Use face.evoLVe for high-performance face recognition workflows across alignment, data preparation, PyTorch training, feature verification, and Paddle deployment.
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 davidsandberg/facenet for TensorFlow 1.x face recognition workflows: MTCNN alignment, embeddings, classification, LFW evaluation, training, and model export.
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 Researchers through Faiss installation, dense and binary similarity search, index training and composition, persistence and evaluation, and explicitly gated CPU/GPU interoperability 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。
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。
Guides TensorFlow Fast Style Transfer training, image stylization, and video stylization workflows from checkpoints, VGG/COCO assets, and script-oriented CLIs.
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 fastdup workflows for visual dataset curation, annotation-driven analysis, embeddings and search, and video or exchange plumbing.
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 FastVideo video, image, and audio generation, config-first inference, serving, training, distillation, evaluation, and performance 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。
Operate FATE 2.2.0 federated-learning deployments, FateFlow Pipeline workflows, local launchers, and component CLI/runtime inspection.
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 Feast feature store tasks: feature repositories, definitions, CLI, retrieval, materialization, serving, RAG/vector search, integrations, and Feast contributor 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。
Build, inspect, and reuse Featuretools automated feature engineering workflows for EntitySets, DFS, feature matrices, primitive authoring, feature inspection, and 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。
Create, polish, and troubleshoot figures4papers-style publication-ready matplotlib figures, including grouped bars, trends, radar charts, heatmaps, concept diagrams, manifolds, and high-DPI/vector 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。
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。
Guides Fiona workflows for GDAL-backed vector data I/O, GeoJSON-like features and schemas, CRS transforms, local virtual files, cloud-session boundaries, and the fio CLI.
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。