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概要と使いどころ
Resolves rsIDs, navigates RsMergeArch/SNPHistory merge chains, and converts between rsID, SPDI, HGVS, and VCF representations using the dbSNP Build 156 JSON architecture. Use when normalizing variant identifiers, joining variant databases by cluster ID, or tracking deprecated rsIDs through historical merges.
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Queries myvariant.info BioThings aggregator for ClinVar, gnomAD, dbSNP, dbNSFP, COSMIC, CADD, and CIViC annotations in batched, version-tracked requests. Use when annotating variant lists from multiple databases simultaneously without managing per-source APIs, and when reproducibility-grade analyses require recording source data versions via _meta.
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Query BindingDB for measured drug-target binding affinities (Ki, Kd, IC50, EC50). Search by target (UniProt ID), compound (SMILES/name), or pathogen. Essential for drug discovery, lead optimization, polypharmacology analysis, and structure-activity relationship (SAR) studies.
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Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.
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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.
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Master advanced AgentDB features including QUIC synchronization, multi-database management, custom distance metrics, hybrid search, and distributed systems integration. Use when building distributed AI systems, multi-agent coordination, or advanced vector search applications.
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Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.
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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.
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Use when receiving code review feedback, before implementing suggestions, especially if feedback seems unclear or technically questionable - requires technical rigor and verification, not performative agreement or blind implementation
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Build production-grade Azure Cosmos DB NoSQL services following clean code, security best practices, and TDD principles.
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Automate Abuselpdb tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.
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Critically review a resume/CV against ATS (applicant tracking system) parsing rules, recruiter skim patterns, and keyword alignment with a target job description. Use when the user asks to "review my resume/CV", "check my resume against this job ad", "will this pass ATS", or shares a resume file (.docx/.pdf/.md) for feedback. Provides scored, prioritised, critical feedback — not a rewrite.
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当用户与不同文化背景的人合作、反馈被误解、询问如何给日本/中国/荷兰同事反馈、或管理多元文化团队时触发。基于Netflix跨文化反馈适应框架：4A+第5个A（调整适应）。
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当用户想要在团队中实施结构化反馈、建立360度评估机制、或现有匿名反馈产出低效结果时触发此技能。帮助设计具名、无评分、与薪酬脱钩的反馈体系。
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当用户需要给予或接受建设性反馈时触发。适用于避免困难对话、团队反馈文化缺失、或询问"如何告诉同事/上级..."的场景。基于Netflix 4A反馈框架提供结构化指导。
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Review Hub feedback for reusable design themes through discovery, independent judging and synthesis. No diagnosis or optimization.
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Plan journeys across Germany and Europe using the Deutsche Bahn API (v6.db.transport.rest)
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Build the Clawdbot macOS menu bar app.
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Expert-level process control covering feedback and feedforward control, PID tuning, advanced process control, control loop design, and process safety instrumentation.
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Expert-level climatology covering climate system components, climate forcing and feedbacks, paleoclimatology, climate modeling, and climate change science.
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Use when writing raw SQL — MariaDB/MySQL syntax, parameterization, raw migrations, seeders with `DB::statement`; fires even on a pasted query asking 'why is this slow'.
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Use when receiving code review feedback, before implementing suggestions, especially if feedback seems unclear or technically questionable - requires technical rigor and verification, not performative agreement or blind implementation
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Evaluate design from a UX perspective, assessing visual hierarchy, information architecture, emotional resonance, cognitive load, and overall quality with quantitative scoring, persona-based testing, automated anti-pattern detection, and actionable feedback. Use when the user asks to review, critique, evaluate, or give feedback on a design or component.
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Babysit a GitHub pull request after creation by continuously polling review comments, CI checks/workflow runs, and mergeability state until the PR is merged/closed or user help is required. Diagnose failures, retry likely flaky failures up to 3 times, auto-fix/push branch-related issues when appropriate, and keep watching open PRs so fresh review feedback is surfaced promptly. Use when the user asks Codex to monitor a PR, watch CI, handle review comments, or keep an eye on failures and feedback on an open PR.
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