「coo」の検索結果

Master orchestrator for B2B SaaS marketing campaigns using the CATALYST framework (Coordinated Agents for Targeted, Analytics-Led, Year-round SaaS Transformation). Coordinates 79 specialist agents across 17 marketing disciplines. Use this skill for ANY large-scale marketing initiative: full GTM launches, annual marketing plans, multi-channel campaigns, quarterly planning, or any task requiring coordination across content, SEO, paid media, social, email, design, sales enablement, product marketing, analytics, project management, and client operations. Also triggers on: marketing strategy, campaign plan, GTM launch, quarterly plan, marketing ops, full-funnel campaign, marketing audit, growth plan.

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Coolify infrastructure — Traefik, services, deploy, SSL, backups, resource management

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Expert en Coolify avancé (self-hosting, Docker, déploiements, SSL, backups, gestion des ressources, multi-serveurs)

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Comprehensive Python library for astronomy and astrophysics. This skill should be used when working with astronomical data including celestial coordinates, physical units, FITS files, cosmological calculations, time systems, tables, world coordinate systems (WCS), and astronomical data analysis. Use when tasks involve coordinate transformations, unit conversions, FITS file manipulation, cosmological distance calculations, time scale conversions, or astronomical data processing.

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Design agricultural cooperatives. TRIGGERS - Use when user needs help with agricultural-cooperative related tasks.

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Detects focal chromatin loops (point interactions / corner-dots) in balanced Hi-C and Micro-C contact maps and aggregates/validates a loop set. Covers de-novo calling with cooltools dots (HiCCUPS-style 4-background local enrichment with lambda-chunked FDR), chromosight (template-correlation), and Mustache (scale-space blob detection); aggregate peak analysis (APA) via cooltools pileup for confirmation; the depth/resolution prerequisite (de-novo needs ~5-10kb resolution = hundreds of millions to billions of valid pairs); consensus across callers and convergent-CTCF support as validation; and differential loops via union anchors plus chromosight quantify. Use when calling chromatin loops or dots from a cooler, deciding whether a map is deep enough to call de-novo vs running APA on known CTCF/cohesin anchors, building an aggregate peak pileup, comparing loops across conditions, or validating loop calls. For HiChIP/PLAC-seq/PCHi-C protein-anchored data use FitHiChIP/MAPS, not dots.

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Transfers gene annotations between genome assemblies via coordinate liftover (UCSC liftOver, CrossMap for same-species version updates) or feature/sequence projection (Liftoff for same/close species, miniprot for protein-level cross-species, TOGA/GeMoMa/CAT for distant clades). Covers the coordinate-vs-projection decision by divergence, why a successful lift is not biological confirmation, reference bias, the silent-dropping of unmapped features, build/PAR/MHC/inversion hazards, and transfer-vs-de-novo validation. Use when annotating a new assembly of a species with an existing reference, harmonizing coordinates across builds, or mapping annotations across related species.

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Detects focal chromatin loops (point interactions / corner-dots) in balanced Hi-C and Micro-C contact maps and aggregates/validates a loop set. Covers de-novo calling with cooltools dots (HiCCUPS-style 4-background local enrichment with lambda-chunked FDR), chromosight (template-correlation), and Mustache (scale-space blob detection); aggregate peak analysis (APA) via cooltools pileup for confirmation; the depth/resolution prerequisite (de-novo needs ~5-10kb resolution = hundreds of millions to billions of valid pairs); consensus across callers and convergent-CTCF support as validation; and differential loops via union anchors plus chromosight quantify. Use when calling chromatin loops or dots from a cooler, deciding whether a map is deep enough to call de-novo vs running APA on known CTCF/cohesin anchors, building an aggregate peak pileup, comparing loops across conditions, or validating loop calls. For HiChIP/PLAC-seq/PCHi-C protein-anchored data use FitHiChIP/MAPS, not dots.

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Transfers gene annotations between genome assemblies via coordinate liftover (UCSC liftOver, CrossMap for same-species version updates) or feature/sequence projection (Liftoff for same/close species, miniprot for protein-level cross-species, TOGA/GeMoMa/CAT for distant clades). Covers the coordinate-vs-projection decision by divergence, why a successful lift is not biological confirmation, reference bias, the silent-dropping of unmapped features, build/PAR/MHC/inversion hazards, and transfer-vs-de-novo validation. Use when annotating a new assembly of a species with an existing reference, harmonizing coordinates across builds, or mapping annotations across related species.

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Coordinate parallel autonomous operations. Use when running parallel features, managing concurrent work, coordinating multiple agents, or optimizing throughput.

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運用者が設定したTeamサーバーの更新を、指定担当のNight Watchに引き継ぎ、既存の更新機構による検証・復旧・完了確認まで進めるスキル。

• Teamを公式mainへ更新したいとき
• 失敗・延期した更新の続行調整
• データベース移行と復旧の調整

都市名や空港コード、座標を指定して、現在の天気や予報を調べます。気温、体感温度、降水量、風などを要約し、外出前の確認や旅行の計画に使えます。

• 外出前に雨や気温を確認したいとき
• 旅行先の天気予報を調べたいとき
• 体感温度や風の確認

長期的な目標に向けて複数のサブエージェントの作業を調整し、利用者との対話を続けながら、次の仕事にも役立つ作業環境や規約の改善を進めるスキル。

• 長期目標に向けて担当を調整したいとき
• 裏で作業を進めながら対話を続けたいとき
• 共通の規約や作業環境を改善したいとき

Webの電子署名画面で署名・日付・入力欄を数値座標で配置する手順をまとめたスキル。署名者ごとの欄の割り当てを確認し、送信前の下書き確認まで整理します。

• 生成した契約書に署名欄を準備したいとき
• 署名欄の担当者を確認したいとき
• 確認用の下書きと画像を残したいとき

Claude Codeで開発作業を繰り返し進める自律ループの設計を案内します。順次実行から並列作業まで、履歴の引き継ぎや品質確認、停止条件を整理します。

• 順次実行の開発手順を設計したいとき
• 反復実行で進捗を引き継ぎたいとき
• 並列作業と変更の統合を調整したいとき

AndroidやKMPのモジュール構成と依存関係を整理し、業務処理・画面・データ取得を分けて設計するスキル。実装例をもとに各層の役割を明確にします。

• AndroidやKMPの構成を決めたいとき
• 画面から業務処理を分けたいとき
• 端末とサーバーのデータ取得設計

AIエージェントの導入やモデル設定、外観変更、機能拡張を案内するスキル。Hermes Agentを複数の画面やメッセージサービスで使うための運用を支援します。

• 導入とモデル選択を進めたいとき
• メッセージサービスとの接続
• テーマや画面の拡張を行いたいとき

Import cookies from your real Chromium browser into the headless browse session. (gstack)

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Automated coordination, formatting, and learning from Claude Code operations using intelligent hooks with MCP integration. Includes pre/post task hooks, session management, Git integration, memory coordination, and neural pattern training for enhanced development workflows.

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15-agent hierarchical mesh coordination for v3 implementation. Orchestrates parallel execution across security, core, and integration domains following 10 ADRs with 14-week timeline.

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Comprehensive GitHub project management with swarm-coordinated issue tracking, project board automation, and sprint planning

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Advanced GitHub Actions workflow automation with AI swarm coordination, intelligent CI/CD pipelines, and comprehensive repository management

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Multi-repository coordination, synchronization, and architecture management with AI swarm orchestration

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Bootstrap a new realtime eval folder inside this cookbook repo by choosing the right harness from examples/evals/realtime_evals, scaffolding prompt/tools/data files, generating a useful README, and validating it with smoke, full eval, and test runs. Use when a user wants to start a new crawl, walk, or run realtime eval in this repository.

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