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概要と使いどころ
METAINFORMANT rules for directory src/metainformant/ml/features. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory src/metainformant/ml/evaluation. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory src/metainformant/ml/deep_learning. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory scripts/ml. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory examples/ml. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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METAINFORMANT rules for directory docs/ml. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.
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Econometrics skill for machine learning methods in causal inference. Activates when the user asks about: "causal forest", "generalized random forest", "GRF", "double machine learning", "DML", "debiased machine learning", "LASSO for variable selection", "post-LASSO", "heterogeneous treatment effects", "CATE", "conditional average treatment effect", "BLP analysis", "CLAN analysis", "causal tree", "honest estimation", "因果森林", "双重机器学习", "异质性处理效应", "条件平均处理效应", "LASSO变量选择", "机器学习因果推断", "去偏机器学习"
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Strukturiertes Problemlösen in 6 Schritten nach D'Zurilla und Goldfried: Problemdefinition, Ziele, Brainstorming, Bewertung, Umsetzung und Rückblick.
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Providerneutrale Operator- und Teamleader-Rolle für komplexe, länger laufende oder planbasierte Vorhaben. Verwenden bei `$operator`, `/operator`, "übernimm als Operator" oder "arbeite den Plan weiter ab", um den nächsten substanziellen Planschritt zu wählen, unabhängige Arbeitspakete kontrolliert zu delegieren und Ergebnisse evidenzbasiert abzunehmen und zu integrieren.
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Cursorで差分または既存コードの説明依頼を受け、実コードに基づく説明を整理する。説明の詳細化や、指定保存先へのHTML化にも対応する。
差分または既存コードの説明依頼で、実コードに基づいて入口・経路・状態・設計上の注意を整理する。説明の詳細化や、指定保存先へのHTML化にも対応する。
ScalarDB Cluster および ScalarDB Analytics のアーキテクチャ、サイジング、構成を見積もるスキル。 性能要件、可用性要件、クラウド環境からScalarDB Cluster Pod数、Kubernetes構成、 バックエンドDB、API Gateway、監視システム等の全体構成を見積もる。 ScalarDB Analyticsを使用する場合はEMR/Databricksのサイジングも含む。 使用タイミング: - 「ScalarDBのサイジングを見積もりたい」「ScalarDB環境を構築したい」 - 「ScalarDB Clusterの構成を決めたい」「ScalarDBの費用を算出したい」 - 「開発/テスト/ステージング/本番環境のScalarDB構成」 - CI/CD、Blue/Green、Canary Deploymentを含む本番環境設計 - 「ScalarDB Analyticsを使いたい」「分析クエリ環境を構築したい」 - 「EMR/Databricksのサイジングを見積もりたい」 出力: Markdown形式の見積もり結果 + HTML形式のレポート 費用: USD/JPY両建て（為替レート明記）
レポートコンパイルエージェント - 分析結果のMarkdownファイルを統合HTMLレポートに変換。/compile-report [出力パス] で呼び出し。
GraphDB可視化エージェント - RyuGraphデータベースの内容をMermaid/DOT/HTML形式で可視化。/visualize-graph [出力パス] で呼び出し。
このリポジトリの Marp スライドを作成・修正・レビューし、HTML/PDF/PPTX に出力する際に使用する。画像配置、対象を絞ったビルド、表示確認を扱う。
Handle UTF-8 and text encoding safely in WordPress plugins, especially on WP 6.9+ where wp_is_valid_utf8(), wp_scrub_utf8(), and noncharacter helpers replace older seems_utf8-style checks. Covers when to validate, scrub, reject, or preserve invalid bytes; wp_check_invalid_utf8 behavior; XML/JSON/feed/export boundaries; and avoiding data loss from premature replacement. Use when processing imported text, CSV, XML, feeds, email, REST payloads, AI prompts, logs, filenames, or external API data.
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Suite of tools for creating elaborate, multi-component claude.ai HTML artifacts using modern frontend web technologies (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Use for complex artifacts requiring state management, routing, or shadcn/ui components - not for simple single-file HTML/JSX artifacts.
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Audits WordPress plugin or theme PHP code for internationalization (i18n) correctness — text-domain consistency, use of escaped translation helpers (esc_html__, esc_attr__, esc_html_e), correct placeholder helpers (sprintf with translator comments, _n for plurals, _x for context), no variable text-domains, no concatenation inside __() calls, presence of load_plugin_textdomain or load_theme_textdomain, and matching declared Text Domain in the plugin/theme header. Use before plugin/theme release, when reviewing contributor PRs, when adding new strings, when migrating to a new text domain, or when a translator reports issues with the .pot file.
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Suite of tools for creating elaborate, multi-component claude.ai HTML artifacts using modern frontend web technologies (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Use for complex artifacts requiring state manag
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Automate AI ML API tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.
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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.
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Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Use for ML workspaces, jobs, models, datasets, compute, and pipelines.
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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.
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Design and implement a complete ML pipeline for: $ARGUMENTS
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